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Bewegung bleibt eine erhebliche Herausforderung bei der pädiatrischen MRT. Bewegungsaufgelöste 4D-MRT, wie XD-GRASP, ist eine vielversprechende Alternative zur Bewegungsberichtigung. Allerdings schränken lange Scanzeiten und insbesondere Rekonstruktionszeiten die routinemäßige klinische Nutzung ein. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz des maschinellen Lernens namens MRI-movienet für die 4D-Rekonstruktion radialer Daten, der sowohl den Erwerb als auch die Rekonstruktion für frei atmende pädiatrische MRT mit nur 1 Minute Scanzeit und weniger als 2 Sekunden Rekonstruktionszeit beschleunigt. Der Ansatz des maschinellen Lernens wird für die frei atmende abdominale pädiatrische MRT ohne Anästhesie unter Verwendung von XD-GRASP als Referenz für den Vergleich demonstriert.
Murray et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.