Uso del método de Split Bregman para la resolución del problema de compressed sensing en imagen de resonancia magnética dinámica cardiaca para pequeño animal

Abstract

La imagen dinámica de resonancia magnética en pequeño animal es una herramienta muy importante en el estudio de enfermedades cardiovasculares. La reducción de los tiempos de adquisición de este tipo de imágenes es especialmente relevante para la obtención de imágenes de calidad con una buena resolución espacial y temporal. Actualmente existen diversas técnicas de aceleración que permiten reducir estos tiempos de adquisición, entre ellas la técnica de 'compressed sensing', en auge en los últimos años. Ésta técnica permite la reconstrucción de una imagen a partir de datos submuestreados mediante el uso de métodos de reconstrucción no lineales que minimizan la variación total de la imagen. Recientemente el método de Split Bregman ha demostrado ser computacionalmente eficiente para resolver este problema en imágenes de resonancia magnética. En este trabajo se amplía la metodología de Split Bregman para minimizar la variación total espacial y temporal en imágenes dinámicas, y se aplica a imágenes cardiacas de pequeño animal. Los resultados preliminares muestran que con la metodología propuesta es posible reducir el tiempo de adquisición hasta 5 veces manteniendo la calidad de imagen.