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  Optimization of k-Space Trajectories for Compressed Sensing by Bayesian Experimental Design

Seeger, M., Nickisch, H., Pohmann, R., & Schölkopf, B. (2010). Optimization of k-Space Trajectories for Compressed Sensing by Bayesian Experimental Design. Magnetic Resonance in Medicine, 63(1), 116-126. doi:10.1002/mrm.22180.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Seeger, M, Autor           
Nickisch, H1, 2, Autor           
Pohmann, R2, 3, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              
3Former Department MRZ, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_2528700              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The optimization of k-space sampling for nonlinear sparse
MRI reconstruction is phrased as a Bayesian experimental
design problem. Bayesian inference is approximated by a novel
relaxation to standard signal processing primitives, resulting
in an efficient optimization algorithm for Cartesian and spiral
trajectories. On clinical resolution brain image data from
a Siemens 3T scanner, automatically optimized trajectories
lead to significantly improved images, compared to standard
low-pass, equispaced, or variable density randomized
designs. Insights into the nonlinear design optimization problem
for MRI are given.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1002/mrm.22180
BibTex Citekey: 6039
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Magnetic Resonance in Medicine
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York : Wiley-Liss
Seiten: - Band / Heft: 63 (1) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 116 - 126 Identifikator: ISSN: 0740-3194
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925538149