Gotowa bibliografia na temat „Non-Cartesian imaging”
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Artykuły w czasopismach na temat "Non-Cartesian imaging"
Wright, Katherine L., Jesse I. Hamilton, Mark A. Griswold, Vikas Gulani i Nicole Seiberlich. "Non-Cartesian parallel imaging reconstruction". Journal of Magnetic Resonance Imaging 40, nr 5 (10.01.2014): 1022–40. http://dx.doi.org/10.1002/jmri.24521.
Pełny tekst źródłaYeh, Ernest N., Matthias Stuber, Charles A. McKenzie, Rene M. Botnar, Tim Leiner, Michael A. Ohliger, Aaron K. Grant, Jacob D. Willig-Onwuachi i Daniel K. Sodickson. "Inherently self-calibrating non-cartesian parallel imaging". Magnetic Resonance in Medicine 54, nr 1 (2005): 1–8. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.20517.
Pełny tekst źródłaHeidemann, Robin M., Mark A. Griswold, Nicole Seiberlich, Mathias Nittka, Stephan A. R. Kannengiesser, Berthold Kiefer i Peter M. Jakob. "Fast method for 1D non-cartesian parallel imaging using GRAPPA". Magnetic Resonance in Medicine 57, nr 6 (2007): 1037–46. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.21227.
Pełny tekst źródłaSong, Jiayu, i Qing Huo Liu. "Improving Non-Cartesian MRI Reconstruction through Discontinuity Subtraction". International Journal of Biomedical Imaging 2006 (2006): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/ijbi/2006/87092.
Pełny tekst źródłaZhang, Jingxin. "Simulation of translational motion correction during cartesian brain MRI". Applied and Computational Engineering 48, nr 1 (19.03.2024): 280–85. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/48/20241658.
Pełny tekst źródłaChen, Zhifeng, Ling Xia, Feng Liu, Qiuliang Wang, Yi Li, Xuchen Zhu i Feng Huang. "An improved non-Cartesian partially parallel imaging by exploiting artificial sparsity". Magnetic Resonance in Medicine 78, nr 1 (8.08.2016): 271–79. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.26360.
Pełny tekst źródłaGoolaub, Datta Singh, i Christopher K. Macgowan. "Reducing clustering of readouts in non-Cartesian cine magnetic resonance imaging". Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance 26, nr 1 (2024): 101003. http://dx.doi.org/10.1016/j.jocmr.2024.101003.
Pełny tekst źródłaKashyap, Satyananda, Zhili Yang i Mathews Jacob. "Non-Iterative Regularized reconstruction Algorithm for Non-CartesiAn MRI: NIRVANA". Magnetic Resonance Imaging 29, nr 2 (luty 2011): 222–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.mri.2010.08.017.
Pełny tekst źródłaAmor, Zaineb, Philippe Ciuciu, Chaithya G. R., Guillaume Daval-Frérot, Franck Mauconduit, Bertrand Thirion i Alexandre Vignaud. "Non-Cartesian 3D-SPARKLING vs Cartesian 3D-EPI encoding schemes for functional Magnetic Resonance Imaging at 7 Tesla". PLOS ONE 19, nr 5 (13.05.2024): e0299925. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0299925.
Pełny tekst źródłaBaron, Corey A., Nicholas Dwork, John M. Pauly i Dwight G. Nishimura. "Rapid compressed sensing reconstruction of 3D non‐Cartesian MRI". Magnetic Resonance in Medicine 79, nr 5 (23.09.2017): 2685–92. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.26928.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Non-Cartesian imaging"
Seiberlich, Nicole. "Advances in Non-Cartesian Parallel Magnetic Resonance Imaging using the GRAPPA Operator". kostenfrei, 2008. http://www.opus-bayern.de/uni-wuerzburg/volltexte/2008/2832/.
Pełny tekst źródłaHamilton, Jesse I. "Measuring Cardiac Relaxation Times and Multi-Compartment Water Exchange with Magnetic Resonance Fingerprinting". Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1516623094532442.
Pełny tekst źródłaAmor, Zaineb. "Non-Cartesian Sparkling encoding for High spatio-temporal resolution functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) at 7 Tesla and beyond". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST032.
Pełny tekst źródłaFunctional MRI (fMRI) is currently one of the most commonly used functional neuroimaging techniques to probe brain activity non-invasively through the blood oxygen level-dependent (BOLD) contrast that reflects neurovascular coupling. It offers an interesting trade-off between spatial and temporal resolution in order to study the whole brain as an aggregation of intrinsic functional systems. The quest for higher spatial and/or temporal resolution in fMRI while preserving a sufficient temporal signal-to-noise ratio~(tSNR) has generated a tremendous amount of methodological contributions in the last decade ranging from Cartesian vs. non-Cartesian readouts, 2D vs. 3D acquisition strategies, parallel imaging and/or compressed sensing~(CS) accelerations and simultaneous multi-slice acquisitions to cite a few. In this work, we focus on the use of CS in fMRI; more specifically, we consider Spreading Projection Algorithm for Rapid K-space sampLING (SPARKLING) encoding scheme.The main focus and goal of this thesis involves the evaluation of 3D-SPARKLING as a viable acquisition scheme for high-resolution whole-brain fMRI. In this regard, we initially compared its capabilities with state-of-the-art 3D-EPI. After observing higher sensitivity to static and dynamic magnetic field imperfections in 3D-SPARKLING data, we established an experimental protocol to correct them. Finally, we studied the capabilities and limitations of employing a sliding-window reconstruction in combination with the SPARKLING encoding scheme to enhance temporal resolution during image reconstruction in fMRI retrospectively. A simulation study where the ground truth is controlled was conducted and demonstrated the possibility of detecting high-frequency oscillations in the BOLD signal and separating physiological noise from neural activity
Heidemann, Robin. "Non-Cartesian Parallel Magnetic Resonance Imaging". Doctoral thesis, 2008. https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-26893.
Pełny tekst źródłaNeben dem Bildkontrast ist die Aufnahmegeschwindigkeit die entscheidende Größe für die klinische Anwendung der Magnetresonanz-Tomographie (MRT). Heutzutage arbeiten MR-Tomographen bereits häufig am Limit dessen, was technisch möglich und physiologisch noch vertretbar ist. Die parallele Bildgebung (parallele MRT, pMRT) ist ein Verfahren, welches es ermöglicht, die Aufnahmezeiten von MRT-Bildern signifikant zu verkürzen, ohne dabei das Kontrastverhalten der zu Grunde liegenden MR Sequenz zu verändern. Die beschleunigte Bildakquisition in der pMRT wird erzielt, ohne auf eine leistungsfähigere technische Ausstattung der MR-Tomographen angewiesen zu sein und ohne dabei die physiologischen Grenzwerte zu überschreiten. Wegen dieser Eigenschaften wird die pMRT heutzutage vielfach in der klinischen Routine eingesetzt. Dabei wächst die Zahl der klinischen MR Anwendungen, welche mittels paralleler Bildgebung beschleunigt werden. Neben dieser Entwicklung ist heutzutage aber auch eine zunehmende Kritik am Einsatz der parallelen Bildgebung bei bestimmten Applikationen festzustellen. Ein Hauptgrund dafür ist der intrinsische Verlust an Signal-Rausch-Verhältnis durch die beschleunigte Akquisition. Es gibt weitere Effekte, welche die Bildqualität vermindern können. Durch unvermeidbare Ungenauigkeiten bei den Verfahren der pMRT kann es zu lokalen und zu globalen Fehlern in den rekonstruierten Bildern kommen. Die lokalen Fehler sind als Rauschverstärkung sichtbar, wohingegen die globalen Fehler zu so genannten Faltungsartefakten im Bild führen. Das Auftreten und die Stärke dieser Störeffekte hängen von unterschiedlichen Parametern ab. Im Allgemeinen ist es nicht möglich alle Abhängigkeiten für jede Applikation gleichzeitig zu optimieren. Der Einsatz der parallelen Bildgebung kann zu massiven Bildartefakten führen, d.h. die parallele Bildgebung kann Fehler verstärken. Auf der anderen Seite gibt es Applikationen, wie zum Beispiel die abdominelle MR-Bildgebung oder die MR-Angiographie, bei denen die pMRT nicht zuverlässig funktioniert. Die Anwendung der pMRT verursacht also erst die Fehler. Ganz allgemein kann im klinischen Umfeld beobachtet werden, dass die anfängliche Euphorie gegenüber der parallelen Bildgebung einer gewissen Ernüchterung gewichen ist. Der Zuverlässigkeit der implementierten pMRT-Methoden gilt dabei die Hauptkritik. Des Weiteren ist es nicht gelungen, trotz großen technischen Fortschritts, die maximal zu erreichende Beschleunigung mittels paralleler Bildgebung signifikant zu erhöhen. Standard in der klinischen Routine ist immer noch ein Beschleunigungsfaktor von zwei, obwohl sich die Anzahl der unabhängigen Empfangskanäle eines MR Systems (eine Grundvoraussetzung für die Verwendung der pMRT) in den letzten Jahren um einen Faktor 3-6 erhöht hat. In dieser Arbeit wurde erstmalig gezeigt, dass es eine elegante Möglichkeit gibt, diese Probleme zu adressieren. Die Idee besteht darin, Synergieeffekte zu nutzen, die aus einer Kombination von so genannten nicht-kartesischen Abtastverfahren mit der parallelen Bildgebung entstehen. Die nicht-kartesischen Aufnahmeverfahren haben gegenüber den herkömmlichen kartesischen Verfahren einige Vorteile. Sie sind in der Regel schneller und weniger empfindlich für physiologisches Rauschen als kartesische Aufnahmeverfahren. Außerdem sind sie sehr robust gegenüber Faltungsartefakten, selbst bei starker Unterabtastung der k Raumdaten. Trotz der eben beschriebenen Vorteile finden nicht-kartesische Aufnahmeverfahren kaum Verwendung in der klinischen Routine. Ein Grund hierfür sind die komplexen Rekonstruktionsverfahren, die an Stelle der schnellen Fourier-Transformation angewendet werden müssen, um ein MR-Bild aus nicht-kartesischen Daten zu erzeugen. Ein weiterer Grund liegt darin, dass kartesische MR-Aufnahmen mittlerweile routinemäßig mit paralleler Bildgebung beschleunigt werden, wohingegen dies bei nicht-kartesischen MR-Aufnahmen wegen der langen Rekonstruktionszeiten nicht praktikabel ist. Dadurch wird der oben erwähnte Geschwindigkeitsvorteil der nicht-kartesischen Verfahren irrelevant. Durch die Entwicklung der in dieser Doktorarbeit vorgestellten Methoden konnten erstmals Rekonstruktionszeiten in der nicht-kartesischen Bildgebung erzielt werden, die vergleichbar sind mit denen in der kartesischen Bildgebung. In der vorliegenden Arbeit konnte die höhere Zuverlässigkeit dieser neuen Verfahren demonstriert werden. Des Weiteren wurde gezeigt, dass höhere Beschleunigungsfaktoren erzielt werden können als dies mit kartesischen Verfahren bisher möglich war. Diese Eigenschaften der vorgestellten Methoden bahnen den Weg für eine Implementierung solcher Verfahren an MR Geräten und damit deren Anwendung in der klinischen Routine. Letztendlich wird dies zu kürzeren Untersuchungszeiten der Patienten und zuverlässigeren Diagnosen führen
Pandit, Prachi. "Non-Cartesian MR Microscopy for Cancer Imaging in Small Animals". Diss., 2010. http://hdl.handle.net/10161/2298.
Pełny tekst źródłaMouse models of cancer are an invaluable tool for studying the mechanism of the disease and the effect of new therapies. Recent years have seen an explosive growth in the development of such models and consequently there is an increased need for better imaging techniques to study them. The goal of this work was to develop a technique that satisfied the requirements for preclinical cancer imaging: high spatial resolution, good soft tissue differentiation, excellent motion immunity, fast and non-invasive imaging to enable high-throughput, longitudinal studies.
T2-weighted and diffusion-weighted magnetic resonance imaging (MRI) has been shown to be effective for tumor characterization clinically. But translation of these techniques to the mouse is challenging. The higher spatial resolution and faster physiologic motion make conventional approaches very susceptible to phase artifacts. Additionally, at higher magnetic fields required for these studies, T
A rigorous cancer imaging protocol was developed by optimizing and integrating various components of the system, including MR hardware, animal handling, and pulse sequence design to achieve reliable, repeatable and rapid imaging. The technique presented here relies heavily on the non-Cartesian sampling strategy of PROPELLER (Periodically Rotated Overlapping ParallEL Lines with Enhanced Reconstruction) MRI. The novel data acquisition and reconstruction overcomes the adverse effects of physiological motion, allows for rapid setup and acquisition and provides excellent tissue contrast. The sequence was optimized to enable T2-weighted and diffusion-weighted imaging in tumor-bearing mice with in-plane resolution of 117μm and slice thickness of 1mm. Multi-slice datasets covering the entire thorax and abdomen were acquired in ∼30 minutes.
The imaging protocol developed here was applied to a high-throughput, longitudinal study in a mouse model of liver metastases. The liver is a common site of distal metastases in colon and rectal cancer, and if detected early has an improved prognosis. Unfortunately, severe respiratory motion make it hard to image. The relative merits of the proposed PROPELLER technique were analyzed with respect to the accepted gold-standard for abdominal cancer imaging, computed tomography (CT).
The non-Cartesian MR microscopy technique proposed here is a valuable tool in the “Cancer analysis toolkit”. It allows for high-throughput, longitudinal experiments in free-breathing mice generating both structural and functional information with minimal artifacts and excellent spatial resolution. This work should find broad applications in various mouse models of cancer for studying the pathology of the disease, its progression as well as its response to treatment.
Dissertation
Jung, Youngkyoo. "Reconstruction methods for exploiting non-Cartesian steady-state MR imaging". 2007. http://www.library.wisc.edu/databases/connect/dissertations.html.
Pełny tekst źródłaHeidemann, Robin [Verfasser]. "Non-cartesian parallel magnetic resonance imaging / vorgelegt von Robin Heidemann". 2008. http://d-nb.info/988380064/34.
Pełny tekst źródła"Magnetic Resonance Imaging of the Brain: Enabling Advances in Efficient Non-Cartesian Sampling". Doctoral diss., 2011. http://hdl.handle.net/2286/R.I.14460.
Pełny tekst źródłaDissertation/Thesis
Ph.D. Electrical Engineering 2011
Seiberlich, Nicole [Verfasser]. "Advances in non-Cartesian parallel magnetic resonance imaging using the GRAPPA operator / vorgelegt von Nicole Seiberlich". 2008. http://d-nb.info/991238656/34.
Pełny tekst źródłaSharma, Shubham. "Design of Non-Cartesian k-space Trajectories for Reduced Scan Time in Magnetic Resonance Imaging Systems". Thesis, 2021. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/5766.
Pełny tekst źródłaMeity
Książki na temat "Non-Cartesian imaging"
Giraldo, Omar Felipe, i Ingrid Fernanda Toro. Environmental Affectivity. Bloomsbury Publishing Plc, 2024. http://dx.doi.org/10.5040/9781350345133.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Non-Cartesian imaging"
Huang, Wenqi, Hongwei Bran Li, Jiazhen Pan, Gastao Cruz, Daniel Rueckert i Kerstin Hammernik. "Neural Implicit k-Space for Binning-Free Non-Cartesian Cardiac MR Imaging". W Lecture Notes in Computer Science, 548–60. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-34048-2_42.
Pełny tekst źródłaSpeidel, Tobias, Craig H. Meyer i Volker Rasche. "Non-cartesian imaging". W Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications, 481–98. Elsevier, 2023. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-824460-9.00028-5.
Pełny tekst źródłaKirk, David B., i Wen-mei W. Hwu. "Application case study—non-Cartesian magnetic resonance imaging". W Programming Massively Parallel Processors, 305–29. Elsevier, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-811986-0.00014-5.
Pełny tekst źródłaSarty, Gordon E. "Reconstruction of Nuclear Magnetic Resonance Imaging Data from Non-Cartesian Grids". W Advances in Imaging and Electron Physics, 243–326. Elsevier, 1999. http://dx.doi.org/10.1016/s1076-5670(08)70219-2.
Pełny tekst źródłaKozerke, Sebastian, Redha Boubertakh i Marc Miquel. "Scan acceleration". W The EACVI Textbook of Cardiovascular Magnetic Resonance, redaktorzy Massimo Lombardi, Sven Plein, Steffen Petersen, Chiara Bucciarelli-Ducci, Emanuela R. Valsangiacomo Buechel, Cristina Basso i Victor Ferrari, 14–16. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198779735.003.0004.
Pełny tekst źródłaMartin, Randall. "‘I wish you joy of the worm’: Evolutionary ecology in Hamlet and Antony and Cleopatra". W Shakespeare and Ecology. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199567027.003.0010.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Non-Cartesian imaging"
Furkan Senel, Celal, i Tolga Cukur. "Variable-FOV Reconstruction for 3D Non-Cartesian Parallel Imaging". W 2017 21st National Biomedical Engineering Meeting (BIYOMUT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/biyomut.2017.8479024.
Pełny tekst źródłaZhili Yang i Mathews Jacob. "Efficient NUFFT algorithm for non-Cartesian MRI reconstruction". W 2009 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/isbi.2009.5192997.
Pełny tekst źródłaRamzi, Zaccharie, Jean-Luc Starck i Philippe Ciuciu. "Density Compensated Unrolled Networks For Non-Cartesian MRI Reconstruction". W 2021 IEEE 18th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/isbi48211.2021.9433912.
Pełny tekst źródłaKashyap, Satyananda, i Mathews Jacob. "A fast & accurate non-iterative algorithm for regularized non-Cartesian MRI". W 2010 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/isbi.2010.5490362.
Pełny tekst źródłaKasten, Jeffrey, Francois Lazeyras i Dimitri Van De Ville. "Data-driven MRSI spectral localization using non-cartesian sampling trajectories". W 2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2013). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/isbi.2013.6556635.
Pełny tekst źródłaOzaslan, Ali Alper, Musa Tunc Arslan i Emine Ulku Saritas. "Image Reconstruction with Relaxation Estimation for Non-Cartesian Magnetic Particle Imaging". W 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/siu49456.2020.9302276.
Pełny tekst źródłaAmor, Zaineb, Pierre-Antoine Comby, Caroline Le Ster, Alexandre Vignaud i Philippe Ciuciu. "Non-Cartesian Non-Fourier FMRI Imaging for High-Resolution Retinotopic Mapping at 7 Tesla". W 2023 IEEE 9th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/camsap58249.2023.10403497.
Pełny tekst źródłaSarty, Gordon E. "Understanding the reconstruction of non-Cartesian sampled magnetic resonance imaging data via the Schwartz spaces". W Medical Imaging '99, redaktorzy John M. Boone i James T. Dobbins III. SPIE, 1999. http://dx.doi.org/10.1117/12.349571.
Pełny tekst źródłaChen, Zihao, Yuhua Chen, Yibin Xie, Debiao Li i Anthony G. Christodoulou. "Data-Consistent Non-Cartesian Deep Subspace Learning for Efficient Dynamic MR Image Reconstruction". W 2022 IEEE 19th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/isbi52829.2022.9761497.
Pełny tekst źródłaG R, Chaithya, Zaccharie Ramzi i Philippe Ciuciu. "Hybrid Learning of Non-Cartesian K-Space Trajectory and Mr Image Reconstruction Networks". W 2022 IEEE 19th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/isbi52829.2022.9761408.
Pełny tekst źródła