一个预测-校正相解封算法,用于暂时低样本梯度回声MRI

Deepu Kurian1, Gisela E Hagberg2,3, Klaus Scheffler2,3

  • 1School of Electronic Systems & Automation, Digital University Kerala, Trivandrum, Kerala, India.

PubMed
概括

一个新的预测器-校正器解封 (PCU) 算法准确地解封梯度回忆回声 (GRE) 阶段数据,即使有时间下面采样和高场梯度. 这种方法显著减少了误差,并保持了MRI图像的空间连续性.