Corrección de grasa del 2* relaxometría pancreática de secuencia de eco recordado en gradiente multi-eco utilizando red neuronal convolucional
Autores: Santarelli, Maria Filomena; Joubbi, Sara; Meloni, Antonella; Pistoia, Laura; Casini, Tommaso; Massei, Francesco; Bitti, Pier Paolo; Allò, Massimo; Cademartiri, Filippo; Positano, Vincenzo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Corrección de grasa del 2* relaxometría pancreática de secuencia de eco recordado en gradiente multi-eco utilizando red neuronal convolucional
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sobrecarga de hierro
MGRE
Red neuronal convolucional
Aprendizaje profundo
Pancreático
Relaxometría
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
La utilización del aprendizaje profundo utilizando la U-Net es un método factible para la relaxometría corregida por grasa en resonancia magnética pancreática. Una U-Net entrenada puede ser utilizada de manera eficiente para la relaxometría corregida por grasa en resonancia magnética, proporcionando resultados comparables a los métodos convencionales basados en modelos.
Descripción
La utilización del aprendizaje profundo utilizando la U-Net es un método factible para la relaxometría corregida por grasa en resonancia magnética pancreática. Una U-Net entrenada puede ser utilizada de manera eficiente para la relaxometría corregida por grasa en resonancia magnética, proporcionando resultados comparables a los métodos convencionales basados en modelos.