改进了高度加速螺旋扩散的重建 1.5 T 临床MRI
Uten Yarach1, Itthi Chatnuntawech2, Kawin Setsompop3
1Department of Radiologic Technology, Faculty of Associated Medical Sciences, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand. uten178@yahoo.co.th.
Magma (New York, N.Y.)
|February 22, 2024
概括
这项研究引入了一种更快,高质量的方法,用于使用卷积神经网络 (CNN) 在扩散MRI中进行胆固醇瘤诊断. 这种新方法显著提高了图像质量,并减少了螺旋FSE-dMRI的扫描时间.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 放射学中的人工智能
- 扩散式核磁共振成像 (MRI)
背景情况:
- 螺旋快旋回声扩散磁共振成像 (FSE-dMRI) 对于诊断胆固醇瘤至关重要.
- 临床1.5TMRI通常在FSE-dMRI中产生较低的信号噪声比 (SNR),需要更长的扫描时间,增加信号平均值 (激发数量,NEX).
研究的目的:
- 为了增强SNR和加速PROPELLER FSE-dMRI在1.5T临床扫描仪上,使用局部低等级 (LLR) 重建和卷积神经网络 (CNN).
- 为了减少扫描时间,同时保持或提高诊断图像质量,用于胆固醇瘤检测.
主要方法:
- 一个剩余的U-Net (RU-Net) 架构被开发和训练使用1-NEX FSE-dMRI数据作为输入.
- 该网络被训练来预测使用局部低等级 (LLR) 约束重建的2-NEX图像.
- 来自健康志愿者和胆固醇瘤患者的大脑扫描被用于培训和验证.
主要成果:
- 与在线重建相比,离线LLR重建通过抑制噪音和显示小结构来提高图像质量.
- 与LLR相比,RU-Net进一步提高了图像质量,PSNR增加了18.87%,SSIM增加了2.11%,NRMSE减少了53.84%.
- RU-Net显著提高了速度,重建图像的速度大约是LLR的1500倍 (0.03s vs 47.59s per slice).
结论:
- 在螺旋FSE-dMRI中,LLR重建有效地提高了SNR.
- 在PSNR,SSIM和NRMSE方面,RU-Net显著提高了螺旋FSE-dMRI的性能.
- 通过使用1-NEX数据,RU-Net方法可以减少扫描时间的2倍,并且比LLR重建提供了相当大的速度优势.
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