완전 자동 분할 및 방사선학 접근법을 통한 간 자기공명영상의 자동화된 품질 평가

이 연구는 심층 학습 기반의 분할 및 방사선학 접근법을 사용하여 간 자기공명(MR) 영상의 품질 평가의 실행 가능성과 성능을 조사하였습니다. 우리는 다양한 대비 강화 MR 단계에서 간을 분할하기 위해 미리 훈련된 심층 학습 모델을 사용하였고, 그 후 기계 학습 방법으로 영상 품질을 평가하기 위해 정량적 특성을 추출하였습니다. 결과는 방사선학 모델이 훈련 세트와 테스트 세트 모두에서 영상 품질 식별에 높은 성능을 보였음을 보여주었습니다. 이는 방사선학 접근법을 사용하여 영상 품질 식별을 자동화하는 것이 실행 가능함을 시사합니다.