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T2*-weighted imaging
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AI模型改进动态MRI扫描中的子宫内膜分割
研究人员开发了一种无监督对抗域自适应框架，以改进动态EPI MRI扫描中的子宫内膜分割。该方法将分割知识从标记的电影MRI数据转移到未标记的动态EPI数据，解决了伪影和低分辨率等挑战。实现的Unet-LSTM模型取得了0.88的Dice分数和0.80的Jaccard指数，能够评估子宫收缩与动态T2*变化之间的相关性。
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少样本MRI质量评估模型采用双分支网络
研究人员开发了一种用于自动MRI质量评估的少样本学习方法，特别关注前列腺成像。他们的方法使用双分支网络融合T2加权和扩散加权成像（DWI）特征，并结合特征级线性调制和梯度反转层等技术来处理b值和采集偏差的变化。该模型经过训练，仅用少量样本即可预测复杂的临床质量分数，与基线方法相比性能有所提高，并为临床工作流程提供了数据高效的解决方案。