Key points are not available for this paper at this time.
저전장 MRI 시스템은 낮은 SNR의 대가를 치르면서 심장 MRI의 접근성을 높일 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 여기에서는 유용한 가속률을 높이기 위해 0.55T에서 시네 이미징을 위한 g-팩터 기반의 디노이징 적용을 제시합니다. 우리는 합성곱 신경망과 변환기 모델을 결합한 모델을 사용했습니다. 디노이징 네트워크는 SNR 단위의 복잡한 2D+시간 이미지를 입력으로 사용하며, g-팩터 맵을 포함하고 3T 데이터를 통해 훈련되었습니다. 9명의 건강한 자원자를 대상으로 한 0.55T에서의 평균 심근 SNR 증가는 97±31% (R=2) 및 122±22% (R=3)였으며, 현저한 시간적 혹은 공간적 스무딩의 징후는 없었습니다.
Xue et al. (수요일,)은 이 질문을 연구했습니다.