Correção profunda não supervisionada impulsionada pela física de artefatos de suscetibilidade em EPI multi-eco com reversão de blip para mapeamento rápido de T2

Motivação: Artefatos de suscetibilidade em EPI são uma barreira para a qualidade da imagem e precisão anatômica, particularmente desafiadores em dados multi-eco devido a distorções variáveis em diferentes tempos de eco. Objetivo(s): Nosso objetivo é elaborar um modelo profundo não supervisionado impulsionado pela física para correção eficiente e robusta de artefatos em varreduras de EPI multi-eco. Abordagem: Desenvolvemos uma rede de Forward-Distortion multi-eco (meFD-Net) com caminhos de decodificação paralelos para processar sequências multi-eco, sintetizando pares de codificação reversa por eco para aprendizado não supervisionado e estimativa de campo. Resultados: O meFD-Net alcança correção de artefatos competitiva com o método padrão TOPUP, ao mesmo tempo em que reduz significativamente o tempo de processamento e demonstra alta fidelidade a estruturas anatômicas em EPI multi-eco. Impacto: A aplicabilidade em varreduras de EPI multi-eco, alta precisão anatômica e tempos de processamento rápidos possibilitados pelo meFD-Net aumentam significativamente a viabilidade em ambientes clínicos e de pesquisa. Esses avanços podem facilitar aplicações de EPI em tempo real por meio de imagens eficientes e livres de artefatos em diversas condições.