डीफ़्यूजन-वेटेड एमआरआई में गहराई से सीखने के आधार पर त्वरण के साथ एडीसी पूर्वाग्रह का कम होना: एक भूतल प्रमाणीकरण अध्ययन

क्लिनिकल परीक्षणों में गति देने के लिए डीफ़्यूजन एमआरआई का आगे का त्वरण आवश्यक है, लेकिन यह मुख्य रूप से कम सिग्नल और मात्रात्मक स्पष्ट फैलाव गुणांक (एडीसी) मानों में संभावित पूर्वाग्रह के कारण चुनौतीपूर्ण है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित शोर-मुक्त करना और छवि पुनर्निर्माण इस चुनौती का समाधान प्रदान कर सकता है। हम विभिन्न छवि पुनर्निर्माण विधियों, जैसे पारंपरिक समानांतर इमेजिंग, संकुचित संवेदन, और एक गहन शिक्षण-आधारित तकनीक की एडीसी सटीकता और सटीकता की जांच और तुलना करते हैं, जिसमें एक डीफ़्यूजन फ़ैंटम का उपयोग किया जाता है और संख्यात्मक सिमुलेशन में सिद्धांत का चित्रण किया जाता है।