摘要
目的
评估惯性传感器在估计描述头部刚体运动参数方面的效用，并通过传感器对旋转运动进行前瞻性引导以及利用MRI数据对平移运动进行回顾性重对齐，来减少运动相关的伪影。
理论与方法
惯性传感器被广泛用于地球导航问题。然而，由于对含噪信号进行积分会导致漂移累积，使其在毫米级分辨率下无法适用于长达数分钟的MRI运动校正。先前的研究表明，MRI系统的磁场B?与重力场大致正交，可被利用作为三维姿态估计的参考向量。我们提出了一种基于惯性测量的混合方法，该方法利用这些场直接估计三维姿态，而无需积分，从而消除了随机游走问题。剩余的三自由度平移运动通过MRI数据的相位相关进行恢复。我们使用三维径向koosh-ball序列进行回顾性验证，并使用志愿者运动期间的二维EPI时间序列采集进行前瞻性验证。
结果
基于IMU的姿态估计后结合相位相关，在所有实验中达到了平均0.6°的角度精度和0.4像素的位置精度。在回顾性和前瞻性校正的所有志愿者扫描中，应用运动校正后图像质量均得到改善。
结论
所提出的方法以前所未有的采样率高精度测量了MRI扫描仪中的头部运动，并支持回顾性和前瞻性校正，通过对k空间数据进行对齐并减少运动伪影来改善图像质量。
利益冲突声明
Hongli Fan是西门子医疗解决方案美国公司的员工。其他作者声明无利益冲突。
数据可用性声明
本文章不涉及数据共享，因为在当前研究中未生成或分析任何数据集。
