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Separation of Water and Fat Magnetic Resonance Imaging Signals Using Deep Learning with Convolutional Neural Networks
畳み込みニューラルネットワークを用いた深層学習を用いた水と脂肪磁気共鳴イメージング信号の分離
arxiv.org/abs/1711.00107

要旨:畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)と深層学習(DL)を用いた磁気共鳴(MR)イメージング水 - 脂肪分離の新しい方法を紹介する。複雑な画像および大きさの画像を有する方法の実現可能性を、一連の患者研究で実証し、予測された定量値の精度を分析する。方法:従来のモデルベースの方法を用いて、R2 *およびオフレゾナンスのモデル化およびマルチピーク脂肪スペックを用いて、90回の画像セッション(正常、急性および慢性心筋梗塞)からの1200回のグラジエントエコー収集の水 - 脂肪分離を行った...