MSCNet

新型生成模型提升前列腺MRI质量和重建效果

研究人员开发了MSCNet，这是一种新颖的跨模态生成模型，旨在重建缺失或改善退化的前列腺MRI序列。该模型在各种补全任务中表现出色，平均结构相似性达到0.818，优于现有方法。虽然一项阅片研究表明在某些序列的整体图像质量方面不劣于现有方法，但另一项诊断评估显示，与采集图像相比，检测临床显著癌症的AUC略低。该模型的多中心可迁移性得到了来自三家医院队列的验证支持。