对于3D磁共振图像消噪,偏差场和运动工件校正的深度学习方法:全面的审查
Ram Singh1, Navdeep Singh1, Lakhwinder Kaur1
1Department of Computer Science & Engineering, Punjabi University, Chandigarh Road, Patiala 147002, Punjab, India.
Physics in medicine and biology
|November 21, 2024
概括
深度学习 (DL) 通过消除噪音和文物来提高磁共振成像 (MRI) 质量. 本综述涵盖了DL方法,用于再生高质量的MRI扫描,这对于准确的诊断和治疗规划至关重要.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 磁共振成像 (MRI) 对于临床诊断至关重要,它提供详细的身体内部结构信息.
- 采集后的图像处理提高了MRI质量,为准确的临床报告和治疗规划提供了帮助.
- 传统方法解决了MRI中的噪音,运动工件和磁性偏差.
研究的目的:
- 综合审查最先进的深度学习 (DL) 方法,以提高MRI质量和删除文物.
- 突出DL在再生高质量的MR图像的潜力,同时保持关键的诊断信息.
- 确定基于DL的医学图像分析的研究缺口和未来方向.
主要方法:
- 基于DL的技术的审查,特别是卷积神经网络 (CNN),应用于MRI.
- 分析DL方法在MR图像中进行denoising和文物校正.
- 评估保存基本解剖和生理特征的方法.
主要成果:
- DL方法在MR图像分析和质量提升方面取得了显著的改进.
- 基于DL的方法显示出有效的denoising和artefact校正的巨大潜力.
- 通过成功地应用DL来再生高质量的图像,而不会丢失关键信息.
结论:
- 深度学习为推进MRI质量提升和物件移除提供了强大的工具.
- 对DL方法的进一步研究可以显著提高诊断准确性和治疗规划.
- 确定未来的研究领域对于基于DL的医学成像技术的持续发展至关重要.
