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Low-parametric Induced Current-Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography for quantitative conductivity estimation of brain tissues using a priori information: a simulation study

机译:低参数感应电流 - 磁共振电阻抗断层成像,用于使用先验信息对脑组织进行定量电导率估计:模拟研究

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摘要

Accurate estimation of the human head conductivity is important for the diagnosis and therapy of brain diseases. Induced Current - Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography (IC-MREIT) is a recently developed non-invasive technique for conductivity estimation. This paper presents a formulation where a low number of material parameters need to be estimated, starting from MR eddy-current field maps. We use a parameterized frequency dependent 4-Cole-Cole material model, an efficient independent impedance method for eddy-current calculations and a priori information through the use of voxel models. The proposed procedure circumvents the ill-posedness of traditional IC-MREIT and computational efficiency is obtained by using an efficient forward eddy-current solver.
机译:准确估算人头电导率对于脑部疾病的诊断和治疗很重要。感应电流-磁共振电阻抗层析成像(IC-MREIT)是最近开发的用于电导率估计的非侵入性技术。本文提出了一种从MR涡流场图开始需要估算少量材料参数的公式。我们使用参数化频率相关的4-Cole-Cole材料模型,用于涡流计算的有效独立阻抗方法以及通过使用体素模型的先验信息。所提出的程序避免了传统IC-MREIT的不适,并且通过使用高效的正向涡电流求解器获得了计算效率。

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