时间不确定性定位,使动态对比增强心脏MRI数据集的人在循环分析
Dilek M Yalcinkaya1,2, Khalid Youssef1,3, Bobak Heydari4
1Laboratory for Translational Imaging of Microcirculation, Indiana University School of Medicine (IUSM), Indianapolis, IN, USA.
ArXiv
|September 4, 2023
概括
使用时空不确定性度量的新动态质量控制 (dQC) 工具改善了心脏MRI (CMRI) perfusion 数据的深度神经网络 (DNN) 分段. 这种人为循环的方法显著减少了失败的细分,以获得更好的诊断准确性.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 心血管成像 - 心血管成像
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 动态对比增强心磁共振成像 (DCE-CMRI) 对于评估心肌输液异常至关重要.
- 手动对DCE-CMRI数据进行细分是耗时且容易出现错误的,特别是运动工件.
- 现有的深度神经网络 (DNN) 分段方法缺乏可靠的动态质量控制 (dQC).
结论:
- 该dQC框架准确地检测DCE-CMRI数据集中的质量差的细分.
- 能够在循环中的人类管道中进行基于DNN的高效分析,用于临床解释.
- 促进动态CMRI数据的可靠报告.
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