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题名深度学习MRI重建算法临床应用新进展述评
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作者
严福华
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机构
上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科
上海交通大学医学院医学技术学院医学影像技术系
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出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1-2,共2页
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文摘
深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法逐步成熟,已经成为MRI图像重建领域最为前沿的技术,随着DLR算法的不断优化和模型泛化性的提升,适用范围越来越广,在优化临床流程、提升图像质量以及疾病的诊断中均发挥了重要作用。DLR算法能够有效地降低图像噪声、减少甚至消除运动伪影、缩短扫描时间,提供更高的对比度,优化诊断效能。随着各类DLR算法的不断开发和成熟,在临床上的应用范围也不断扩大,从以往的2D序列拓展到3D序列,从结构成像到功能成像,逐步展现其潜在的优势,一定会助力MRI疾病诊断能力的提升。本文对MRI DLR算法的临床应用进行总结,为相关研究提供参考。
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关键词
磁共振成像
深度学习
图像重建
算法
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Keywords
magnetic resonance imaging
deep learning
image reconstruction
algorithm
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分类号
R445.2
[医药卫生—影像医学与核医学]
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