In dieser Arbeit wird ein neues Konzept der selbstüberwachten k-Raum-Regularisierung, genannt PISCO, vorgestellt. PISCO nutzt die inhärente globale Beziehung im k-Raum, ohne dass eine explizite Kalibrierung erforderlich ist. PISCO wird in die Ausbildung von neuronalen impliziten k-Raum-Darstellungen (NIK) integriert, um die Bildqualität von bewegungsaufgelösten Bauch-MRT-Rekonstruktionen zu verbessern.
Die Autoren zeigen, dass PISCO-NIK im Vergleich zu anderen Methoden wie XD-GRASP und herkömmlichen NIK-Rekonstruktionen zu einer signifikanten Verbesserung der räumlichen und zeitlichen Bildqualität führt. Insbesondere bei höheren Beschleunigungsfaktoren erzielt PISCO-NIK deutlich bessere Ergebnisse in Bezug auf PSNR und strukturelle Ähnlichkeit (FSIM).
Die Ergebnisse an simulierten Daten und in-vivo-Aufnahmen demonstrieren, dass PISCO die Leistung von NIK-Rekonstruktionen durch Rauschunterdrückung und Erhaltung scharfer Gefäßstrukturen verbessert, ohne die hohe zeitliche Auflösung zu beeinträchtigen.
Das vorgeschlagene PISCO-Konzept nutzt die Stärken paralleler Bildgebung, um eine selbstüberwachte k-Raum-Regularisierung zu ermöglichen, die ohne zusätzliche Kalibrierungsdaten auskommt. Dadurch lässt sich PISCO nahtlos in den klinischen Arbeitsablauf integrieren und stellt eine attraktive Regularisierungsmethode für weitere Anwendungen der k-Raum-basierten Rekonstruktion dar.
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