tDKI-Net：拡散時間依存性のクルトシス画像とカーガーのモデルフィッティングのための共同q-t空間学習ネットワーク

時間依存性拡散磁気共鳴画像法（TDDMRI）は、組織の微細構造を非侵襲的に特性評価するのに役立ちます。TDDMRIモデルは、微細構造のフィッティングのために、密にサンプリングされたq空間（b値および拡散方向）とt空間（拡散時間）のデータを必要とし、非常に時間を要する取得プロトコルをもたらします。本研究では、複数の拡散時間における拡散クルトシスを推定するためのtDKI-Netを提示し、ダウンサンプリングされたq空間とt空間データを使用してKargerモデルに入力し、K0と膜横断交換時間を取得しました。提案したネットワークを、正常なラット脳および中大脳動脈閉塞モデルのラット脳でテストしました。