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목적 SVRTK 방법을 Gadgetron 프레임워크에 통합하면 스캔 기간 동안 0.55T 저필드 MRI 스캐너에서 자동화된 3D 태아 뇌 및 신체 재구성이 가능해집니다. 방법 여러 개의 움직임으로 손상된 T2 가중 단일 샷 터보 스핀 에코 스택에서 슈퍼 해상도 3D 재구성된 태아 뇌 및 신체를 생성하기 위한 깊은 학습 기반의 통합된 견고한 배포 가능한 워크플로는 저필드 MRI에 적응된 자동 변형형 및 고정형 슬라이스 투 볼륨(D/SVR) 재구성을 실시간 스캐너 기반 Gadgetron 워크플로와 결합함으로써 가능하게 됩니다. 22-40주 임신 기간의 12개의 예비 획득 태아 데이터 세트에 대한 이미지 품질 및 효율성 측면에서 파이프라인의 정성적 평가가 수행되었습니다. 결과 재구성은 최종 스택 획득 후 평균 6분 42초 ± 3분 13초 후에 제공되었으며, 진행 중인 태아 MRI 스캔 동안 스캐너 콘솔에서 평가하고 아카이빙할 수 있었습니다. 출력 이미지 데이터 품질은 해석에 대해 좋음에서 허용 가능함으로 평가되었습니다. 83개의 0.55T 데이터 세트에 대한 파이프라인의 추가 회고적 테스트는 저필드 MRI에 대한 안정적인 재구성 품질을 입증했습니다. 결론 제안된 파이프라인은 저필드 태아 MRI를 위한 스캐너 기반의 전방향 움직임 보정을 허용합니다. 이 작업의 주요 신기술 요소는 자동화된 태아 및 신체 D/SVR 방법을 하나의 통합된 파이프라인으로 편집한 것이며, 0.55T T2 가중 데이터에 대한 3D 재구성 방법의 첫 적용, 그리고 스캐너 환경으로의 온라인 통합입니다.
Uus 외. (화요일) 이 질문을 연구했습니다.
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