对深度学习技术的挑战进行系统审查和识别,用于低采样磁共振图像重建
Md Biddut Hossain1, Rupali Kiran Shinde1, Sukhoon Oh2
1School of Information and Communication Engineering, Chungbuk National University, Cheongju-si 28644, Chungcheongbuk-do, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 10, 2024
概括
深度学习 (DL) 从低样本数据显著增强了磁共振成像 (MRI) 的重建. 这篇评论探讨了DL架构,数据处理和培训策略,以实现无工件,高质量的MRI.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 深度学习 (DL) 与传统方法相比,在磁共振成像 (MRI) 重建方面提供了卓越的性能.
- 高质量的MRI重建对于准确的诊断,临床决策,患者安全和研究有效性至关重要.
- 传统的MRI重建依赖于手动特征工程和代过程,而DL方法则自动从数据中学习特征.
结论:
- 这篇文章详细介绍了DL设计的演变和MRI重建中的尖端策略,包括它们的优缺点.
- 讨论了各种网络培训策略,如监督,无监督,转移和联合学习,以实现高效的MRI重建.
- 这项工作是推进MRI数据预处理和加速图像重建的宝贵资源.
更多相关视频
04:48Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
Published on: November 30, 2022
2.8K
12:50Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly
Published on: April 14, 2014
40.3K
