KI – Superresolutionsalgorithmus zur Verbesserung der MRT-Bildqualität

Um Bewegungsartefakte zu vermeiden, müssen Patienten bei MRT-Aufnahmen des Abdomens zwischenzeitlich den Atem anhalten, was aber insbesondere bei älteren Patienten bzw. bei vorbestehenden Lungenerkrankungen schwierig sein kann. Mit einem neuen Algorithmus lassen sich die Bildqualität der MRT-Aufnahmen und die diagnostische Konfidenz verbessern und die Aufnahmezeit verkürzen. Somit wäre auch eine Reduktion der Atemanhaltezeiten möglich.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
01. Februar 2023

• Literatur

• 1 Darestani MZ, Heckel R. Accelerated MRI With Un-Trained Neural Networks. IEEE Trans Comput Imaging 2021; 7: 724-733 DOI: 10.1109/TCI.2021.3097596.
• 2 Lempitsky V, Vedaldi A, Ulyanov D. Deep Image Prior. In: 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 9446-9454
• 3 Zbontar J, Knoll F, Sriram A. et al. fastMRI: An Open Dataset and Benchmarks for Accelerated MRI. 2019