Reducción del sesgo de ADC con aceleración basada en aprendizaje profundo en RMN de difusión: un estudio de validación en fantomas

Se desea una mayor aceleración de la RMN de difusión en exámenes clínicos, pero es un desafío principalmente debido al bajo señal y el sesgo potencial asociado en los valores cuantitativos del coeficiente de difusión aparente (ADC). La denoising y reconstrucción de imagen basada en inteligencia artificial pueden proporcionar una solución para abordar este desafío. Investigamos y comparamos diferentes métodos de reconstrucción de imagen, incluyendo la imagen paralela convencional, la detección comprimida y una técnica basada en aprendizaje profundo, en la precisión y exactitud del ADC utilizando un fantoma de difusión con ilustración del principio en simulación numérica.