🩻 การสร้างภาพ MRI แบบ Iterative Compressed SENSE

ทำการสร้างภาพ k-space ที่ไม่สมบูรณ์ โดยใช้เทคนิค Compressed SENSE ซึ่งในที่นี้ เราจะใช้ วิธีการทางคณิตศาสตร์ ที่เรียกว่า Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (FISTA) ในการแก้ปัญหา inverse problem:

$$\hat{x} = \arg\min_{x} \| M F C(x) - y \|_2^2 + \lambda \cdot \Psi(x)$$

คำจำกัดความ:

• y คือ ข้อมูล k-space data
• x คือ ภาพ MRI ที่เราต้องการ
• M คือ sampling mask (ปรับได้จากค่า Acceleration Factor, R)
• F คือ Fourier transform
• C คือ coil sensitivity maps
• λ คือ parameter ในการลด Noise
• ψ คือ Wavelet transform ในการลด Noise