{en_GB=Improving the spatial resolution of Cardiac Magnetic Resonance Quantitative T1-mapping using a super-resolution reconstruction} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Ao longo dos últimos anos, o mapeamento de T1 passou a ser uma ferramenta importante para a caracterização do tecido do miocárdio, incluindo na detecção de fibrose. Para uma correta e detalhada avaliação do tecido, é necessário uma alta resolução no plano e um suficiente rácio sinal-ruído (SNR), portanto cortes com uma maior espessura são frequentemente usados, sacrificando a resolução espacial. De modo a abordar este problema, neste trabalho foi combinado e implementado um modelo mono exponencial de recuperação de sinal T1 com um método de reconstrução de super-resolução (SR). O método proposto usa a framework de \acrshort{admm} como base para as suas iterações, mas também para dividir o problema de minimização em pequenos subproblemas. Este consiste num método de SR que aplica consecutivamente ao longo das iterações a consistência de dados e do modelo, permintindo obter mapas de T1 com Alta Resolução reconstruídos a partir de imagens ponderadas em T1 de Baixa Resolução. O algoritmo foi testado usando modelos numércos onde os mapas de T1 estimados foram fiéis aos mapas originais e a melhoria na resolução foi perceptível em comparação com as imagens ponderados em T1 de Baixa Resolução. Também foi aplicado a um fantoma real, com resultados não tão bons, mas promissores para futuros desenvolvimentos. Usando o método proposto, foi possível reconstruir mapas precisos de T1 com Alta Resolução. O trabalho futuro terá de se centrar na otimização do algoritmo seguido pela validação in vivo., en=Over the last years, T1 mapping has become an important tool for myocardial tissue characterization, including detection of fibrosis. For a detailed tissue evaluation, a high in-plain resolution and sufficient signal-to-noise ratio (SNR) are required, thus, thick slices are often used, sacrificing the through-plane resolution. To address this issue, in this work it was combined a T1 signal recovery mono exponential model with a super-resolution (SR) reconstruction. The proposed method uses the ADMM framework as the basis for its iteration system as well as for dividing its minimization problem into small sub-problems. It consists of a reconstruction method that applies both data and model consistency across iterations in order to obtain HR T1 maps reconstructed from LR T1w images. The algorithm was tested using numerical models where the estimated T1 maps were faithful to the GT maps and the improvement in resolution was noticeable compared to the T1 LR image. It was also applied to a real phantom, with not so good results, but promising for future developments. Using the proposed method it was possible to reconstruct accurate HR T1 maps. Future work will focus on optimizing the algorithm followed by in vivo validation.}

Discussão: setembro 22, 2021, 10:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Francisco Marques de Sousa Cachado (ist181641)

ORIENTADOR

Rita Homem de Gouveia Costanzo Nunes

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Auxiliar