ディープMRIチップを用いた飽和転送、緩和率、場均一性のマルチコントラスト生成とオンデマンド定量化

動機: マルチコントラストおよびマルチメタボライトのCEST、MT、緩和イメージングは、関心のある各アプリケーションに対して別々のパルスシーケンスを必要とし、時間がかかり、臨床環境で行われることは滅多にありません。目標: RF励起から組織反応の多様体転送を学習し、オンデマンドでのコントラスト生成を可能にする計算フレームワークを開発します。アプローチ: ユーザー定義の（オンデマンド）未見の取得パラメータに応じて、新しいコントラスト加重および定量的画像のセットを生成するためにハイブリッドCNNトランスフォーマーが設計されました。検証は、2つのサイトでスキャンされた4人の被験者および患者に対して行われました。結果: 生成された画像と基準真実との間に94%の加速を伴う優れた類似性が得られました。影響: ディープラーニングフレームワークは、30秒未満で豊かな生物学的情報を提供するように設計されました。これは、人間の磁気信号ダイナミクスを捉え、RF励起に対する組織の反応をデコードすることができます。