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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Kelm, Bernd Michael [VerfasserIn]   i
 Kaster, Frederik Orlando [VerfasserIn]   i
 Weber, Marc-André [VerfasserIn]   i
 Bachert, Peter [VerfasserIn]   i
 Hamprecht, Fred [VerfasserIn]   i
Titel:Using spatial prior knowledge in the spectral fitting of MRS images
Verf.angabe:B. Michael Kelm, Frederik O. Kaster, Anke Henning, Marc-André Weber, Peter Bachert, Peter Boesiger, Fred A. Hamprecht, Bjoern H. Menze
Jahr:2012
Umfang:13 S.
Fussnoten:First published: 28 April 2011 ; Gesehen am 02.08.2018
Titel Quelle:Enthalten in: NMR in biomedicine
Ort Quelle:New York, NY : Wiley, 1988
Jahr Quelle:2012
Band/Heft Quelle:25(2012), 1, Seite 1-13
ISSN Quelle:1099-1492
Abstract:We propose a Bayesian smoothness prior in the spectral fitting of MRS images which can be used in addition to commonly employed prior knowledge. By combining a frequency-domain model for the free induction decay with a Gaussian Markov random field prior, a new optimization objective is derived that encourages smooth parameter maps. Using a particular parameterization of the prior, smooth damping, frequency and phase maps can be obtained whilst preserving sharp spatial features in the amplitude map. A Monte Carlo study based on two sets of simulated data demonstrates that the variance of the estimated parameter maps can be reduced considerably, even below the Cramér-Rao lower bound, when using spatial prior knowledge. Long-TE 1H MRSI at 1.5 T of a patient with a brain tumor shows that the use of the spatial prior resolves the overlapping peaks of choline and creatine when a single voxel method fails to do so. Improved and detailed metabolic maps can be derived from high-spatial-resolution, short-TE 1H MRSI at 3 T. Finally, the evaluation of four series of long-TE brain MRSI data with various signal-to-noise ratios shows the general benefit of the proposed approach. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
DOI:doi:10.1002/nbm.1704
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Volltext ; Verlag: http://dx.doi.org/10.1002/nbm.1704
 Volltext: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/nbm.1704
 DOI: https://doi.org/10.1002/nbm.1704
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:MRSI
 quantification
 spatial prior knowledge
 spectral fitting
K10plus-PPN:1578198267
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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