RF 차폐가 필요 없는 MRI를 위한 능동 EMI 감지 및 딥 러닝 MRI 신호 예측을 통한 강력한 전자기 간섭(EMI) 제거

MRI 스캔은 일반적으로 완전 밀폐된 RF 차폐실 안에서 수행되며, 이는 까다로운 설치 요건과 불필요한 환자 불편을 초래합니다. 본 연구는 RF 차폐가 필요 없는 MRI를 위해 잔여 U-Net을 이용한 능동 EMI 감지 및 딥 러닝 MR 신호 예측 전략을 개발하였습니다. 우리는 초저장력 0.055T 헤드 MRI 스캐너에 이를 구현하였습니다. 우리의 실험 결과는 이 전략이 MRI 수신 코일과 EMI 감지 코일에서 수집된 신호로부터 EMI가 없는 MRI 신호를 직접적으로 그리고 정확하게 예측할 수 있음을 입증하였습니다. 이 방법은 강력하고 동적으로 변하는 EMI 소스에서도 견고하게 작동하여 뇌 영상 품질이 현저히 향상되었습니다.