Robuste Eliminierung elektromagnetischer Interferenz (EMI) für RF-Abschirmung-freie MRT mittels aktiver EMI-Detektion und Deep Learning MRI-Signalvorhersage

MRT-Scans werden üblicherweise in einem vollständig abgeschlossenen RF-Abschirmungsraum durchgeführt, was strenge Installationsanforderungen und unnötige Unannehmlichkeiten für die Patienten mit sich bringt. Diese Studie entwickelt eine Strategie der aktiven EMI-Detektion und der Deep Learning MR-Signalvorhersage unter Verwendung von Residual U-Net für RF-Abschirmung-freie MRT. Wir haben dies auf einem ultra-niedrigfeld 0.055T Kopf-MRT-Scanner implementiert. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigten, dass diese Strategie EMI-freie MRT-Signale direkt und genau aus den von der MRT-Empfangsspule und den EMI-Detektionsspulen erfassten Signalen vorhersagen konnte. Sie funktionierte robust mit starken und dynamisch variierenden EMI-Quellen und führte zu einer signifikanten Verbesserung der Bildqualität des Gehirns.