IMAGERIE SPECTROSCOPIQUE SPIRALE ET COMPRESSED SENSING

Karkouri Jabrane 1 Fabien Millioz 2 Magalie Viallon 1 Rémy Prost 2 Hélène Ratiney 1
1 RMN et optique : De la mesure au biomarqueur
CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
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Abstract : But de l’étude : L’un des principaux enjeux de l’Imagerie spectroscopique par résonance magnétique (ISRM) reste le temps d’acquisition. Dans ce travail, une nouvelle méthode d’acquisition rapide d’imagerie spectroscopique par résonance magnétique basée sur un échantillonnage irrégulier spiral de l’espace k-t est présentée sur des données d’imagerie spectroscopique phosphore acquises in vivo. Le Compressed Sensing (CS) permet de réduire le nombre d’échantillons acquis comparé au critère de Nyquist-Shannon. La parcimonie du signal est obligatoire pour une reconstruction avec le CS. En spectroscopie, les déplacements chimiques des métabolites sont connus. Nous exploitons cette information a priori pour réduire le temps d’acquisition.Méthodes : CS par moindres carrés : Etant donné l’échantillonnage du domaine temporel du signal FID y associé à un point dans l’espace k, le but est de trouver les échantillons non nuls du spectre de y dans son support a priori connu. On résout l’équation surdéterminée yp=Axs avec la méthode des moindres carrés, A est une matrice de dimension pxm obtenue en sélectionnant les p lignes et les m colonnes de la matrice discrète de Fourier F qui correspondent aux p échantillons acquis de y (noté yp) et aux m colonnes correspondant au support connu du spectre xs. Le sous-échantillonnage du signal entraine une erreur de reconstruction due à une amplification du bruit. [3] propose de minimiser cette amplification en choisissantles échantillons dans y en utilisant un algorithme appelé « Sequential Backward Selection » conduisant à un échantillonnage irrégulier.Implémentation : Lors d’un encodage spiral en ISRM, un point temporel est acquis pour chaque espace k. Selon la durée d’une spirale il est souvent nécessaire de recourir à des entrelacements temporels afin d’échantillonner suffisamment finement le signal spectroscopique. 2 stratégies d’échantillonnage ont été implémentées et comparées : A) L’échantillonnage spiral « conventionnel » et B) L’échantillonnage spiral basé sur l’algorithme SBS pour un sous-échantillonnage de la dimension temporelle (d’un facteur 3). Avec SBS, le nombre d’entrelacements temporels peut être réduit, ce qui réduit le nombre d’excitation (Nex) en fonction de la durée de la spirale et le temps d’acquisition (on passe de 4 à 2 excitations). Les 2 approches ont été simulées à partir de données d’ISRM 31P acquises in vivo (Siemens 3T) sur les quadriceps d’un homme, avec la technique conventionnelle d’encodage de phase-phase, selon une grille cartésienne. Un échantillonnagespiral de ces espaces-k a été simulé en calculant la position théorique des échantillons dans le cas d’un échantillonnage spiral. Notre algorithme a été utilisé pour reconstruire les spectres de chaque voxel, pour les 2 méthodes.Résultats : Figure 1, pour un voxel situé au milieu du muscle, sont représentés les spectres acquis a) in vivo avec une méthode conventionnelle, b) avec une reconstruction basée sur la méthode A et c) basée sur la méthode B. L’erreur de reconstruction, avec comme référence le signal acquis, est de 22dB pour la méthode A (Nex theorique=4) et de 19dB pour la méthode B (avec Nex théorique =2).Conclusion : Nous avons démontré la faisabilité d’une nouvelle méthode originale d’acquisition rapide avec l’utilisation du CS basée sur une reconstruction par moindre carrés et de l’algorithme SBS. Ce travail propose une nouvelle l’utilisation de SBS dans le cadre d’une acquisition rapide ISRM, qui diffère de [4] dans la mesure où, ici, c’est le support spectral a priori connu qui est utilisé et non le support spatial.References :1. Posse, S., et al., MR spectroscopic imaging: principles and recent advances. Journal of magnetic resonance imaging : JMRI, 2013.37(6): p. 1301-25.2. Adalsteinsson, E., et al., Volumetric spectroscopic imaging with spiral-based k-space trajectories. Magnetic Resonance in Medicine, 1998.39(6):p. 889-898.3. Reeves, S.J. and L.P. Heck. Selection of observations in signal reconstruction. IEEE Trans. Signal Proc. 1995; 43: 788-7914. Gao Y, Reeves S. Optimal k-space sampling in MRSI for images with a limited region of support. IEEE Trans. Med. Imaging 2000; 19: 1168-1178.5. J. Fessler, Image Reconstruction Toolbox, https://web.eecs.umich.edu/~fessler/codeRemerciements : Ce travail a été supporté par le LABEX PRIMES (ANR-11-LABX-0063), program ”Investissements d’Avenir” (ANR-11-IDEX-0007).
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Contributor : Béatrice Rayet <>
Submitted on : Tuesday, July 11, 2017 - 4:03:36 PM
Last modification on : Wednesday, November 20, 2019 - 3:01:11 AM

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  • HAL Id : hal-01560527, version 1

Citation

Karkouri Jabrane, Fabien Millioz, Magalie Viallon, Rémy Prost, Hélène Ratiney. IMAGERIE SPECTROSCOPIQUE SPIRALE ET COMPRESSED SENSING. 3ème Congrès de la SFRMBM, Mar 2017, Bordeaux, France. ⟨hal-01560527⟩

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