Sur la génération de schémas d'échantillonnage ...
Document type :
Communication dans un congrès avec actes
Title :
Sur la génération de schémas d'échantillonnage compressé en IRM
Author(s) :
Weiss, Pierre [Auteur correspondant]
Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 [IMT]
Institut des Technologies Avancées en sciences du Vivant [ITAV]
Chauffert, Nicolas [Auteur]
Service NEUROSPIN [NEUROSPIN]
Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data [PARIETAL]
Boyer, Claire [Auteur]
Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 [IMT]
Kahn, Jonas [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Ciuciu, Philippe [Auteur]
Service NEUROSPIN [NEUROSPIN]
Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data [PARIETAL]
Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 [IMT]
Institut des Technologies Avancées en sciences du Vivant [ITAV]
Chauffert, Nicolas [Auteur]
Service NEUROSPIN [NEUROSPIN]
Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data [PARIETAL]
Boyer, Claire [Auteur]
Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 [IMT]
Kahn, Jonas [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Ciuciu, Philippe [Auteur]
Service NEUROSPIN [NEUROSPIN]
Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data [PARIETAL]
Conference title :
GRETSI
Conference organizers(s) :
Patrice Abry
Paulo Gonçalves
Paulo Gonçalves
City :
Lyon
Country :
France
Start date of the conference :
2015-09-08
Journal title :
25 ème actes du colloque GRETSI
Publication date :
2015-09-08
English keyword(s) :
MRI Imaging
Compressed sensing
sampling patterns
projection on measure sets
gradient waveforms
k-space trajectory
hardware constraints
Compressed sensing
sampling patterns
projection on measure sets
gradient waveforms
k-space trajectory
hardware constraints
HAL domain(s) :
Sciences du Vivant [q-bio]/Ingénierie biomédicale/Imagerie
Informatique [cs]/Imagerie médicale
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Mathématiques [math]/Optimisation et contrôle [math.OC]
Mathématiques [math]/Probabilités [math.PR]
Informatique [cs]/Imagerie médicale
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Mathématiques [math]/Optimisation et contrôle [math.OC]
Mathématiques [math]/Probabilités [math.PR]
French abstract :
Cet article a deux finalités. Premièrement, nous proposons un état de l'art des théories d'échantillonnage compressé pour l'Imagerie par résonance magnétique (IRM). Ceci nous permet de dégager quelques grands principes à ...
Show more >Cet article a deux finalités. Premièrement, nous proposons un état de l'art des théories d'échantillonnage compressé pour l'Imagerie par résonance magnétique (IRM). Ceci nous permet de dégager quelques grands principes à suivre pour générer des schémas performants en termes de temps d'acquisition et de qualité de reconstruction. Dans une deuxième partie, nous proposons une méthodologie originale de conception de schémas qui repose sur des algorithmes de projection de densités sur des espaces de mesures. Nous proposons finalement des comparaisons avec des stratégies actuelles d'échantillonnage sur des simulations et montrons ainsi le bien-fondé de notre approche. Abstract – This article contains two contributions. First, we describe the state-of-the-art theories in compressed sensing for Magnetic Resonance Imaging (MRI). This allows us to bring out important principles that should guide the generation of sampling patterns. Second, we describe an original methodology to design efficient sampling schemes. It consists of projecting a sampling density on the space of feasible measures for MRI. We end up by proposing comparisons to current sampling strategies on simulated data. This illustrates the well-foundedness of our approach.Show less >
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English abstract : [en]
This article contains two contributions. First, we describe the state-of-the-art theories in compressed sensing for Magnetic ResonanceImaging (MRI). This allows us to bring out important principles that should guide the ...
Show more >This article contains two contributions. First, we describe the state-of-the-art theories in compressed sensing for Magnetic ResonanceImaging (MRI). This allows us to bring out important principles that should guide the generation of sampling patterns. Second, wedescribe an original methodology to design efficient sampling schemes. It consists of projecting a sampling density on the space of feasiblemeasures for MRI. We end up by proposing comparisons to current sampling strategies on simulated data. This illustrates the well-foundednessof our approach.Show less >
Show more >This article contains two contributions. First, we describe the state-of-the-art theories in compressed sensing for Magnetic ResonanceImaging (MRI). This allows us to bring out important principles that should guide the generation of sampling patterns. Second, wedescribe an original methodology to design efficient sampling schemes. It consists of projecting a sampling density on the space of feasiblemeasures for MRI. We end up by proposing comparisons to current sampling strategies on simulated data. This illustrates the well-foundednessof our approach.Show less >
Language :
Français
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Files
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