SparseMRI3D+ zielt darauf ab, die Anwendung von Compressive Sensing für die quantitative Multiparameter-MRT über den Stand der Technik hinaus zu verbessern, der bisher im Wesentlichen auf die reine Bildgebung beschränkt ist. Das Hauptziel besteht darin, die Anzahl der Scans zu verringern, die erforderlich sind, um zuverlässig zusätzliche klinisch relevante MRT-Parameter (z.B. T1, T2, Spin-Dichte, Diffusionstensoren oder dynamische Parameter wie in der kardialen MRT) zu erhalten. Insbesondere betrachten wir strukturierte sparsifizierende Dictionaries  (Basen oder redundante Frames), die gleichzeitig mit optimalen physikalisch zulässigen Messverfahren anhand Beispieldaten optimiert werden. Wir ergänzen die neuen Erfassungsverfahren durch schnelle, zuverlässige multiparametrische Rekonstruktionsalgorithmen, die eine Verkürzung von Messzeit und Rekonstruktion der multiparametrischen MRT ermöglichen. Darüber hinaus werden wir eine Theorie der Quantifizierung von Unsicherheiten für Compressive Sensing und spezifisch für quantitative MRT entwickeln. Beide Aufgaben erfordern die enge Zusammenarbeit des akademischen Konsortiums mit GE Healthcare als MRT-Hersteller.

Teilprojekte

• 05M20WOA | Teilprojekt 1 | Technische Universität München
• 05M20PAA | Teilprojekt 2 | Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen