Amélioration de résolution spatiale et SNR d’images cérébrales pondérées T2 de rat : application de la super-résolution

Eric van Reeth van Reeth (1) , Michaël Sdika (2, 3) , Sophie Gaillard (4) , Pierre-Hervé Luppi (5) , Paul-Antoine Libourel (5) , Olivier Beuf (1)

1 RMN et optique : De la mesure au biomarqueur
2 Images et Modèles
3 Service Informatique et développements
4 PILoT - Plateforme d'Imagerie Multimodale LyonTech
5 CRNL - Centre de recherche en neurosciences de Lyon - Lyon Neuroscience Research Center

But de l'étude : La résolution spatiale de l'IRM est intrinsèquement limitée par la force du champ magnétique B0, le temps d'imagerie et les considérations de rapport signal à bruit (SNR). Certaines méthodes de pré-traitements telles que la super-résolution (SR) sont capables d'améliorer le compromis entre temps d'acquisition, résolution spatiale et SNR1,2. Ce papier présente une méthode de reconstruction isotrope basée sur la super-résolution appliquée à des images de cerveau de rat pondérées T2.

Domaines: Imagerie

Eric van Reeth van Reeth, Michaël Sdika, Sophie Gaillard, Pierre-Hervé Luppi, Paul-Antoine Libourel, et al.. Amélioration de résolution spatiale et SNR d’images cérébrales pondérées T2 de rat : application de la super-résolution. 2ème Congrès de la SFRMBM, Mar 2015, Grenoble, France. ⟨hal-01288527⟩