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由于低领域的MRI技术已被传播到世界各地的临床环境中，因此评估正确诊断和治疗给定疾病并评估机器学习算法的作用所需的图像质量，例如深度学习，在增强较低质量图像的增强中。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。ct的感染后婴儿脑积水的图像因大脑和CSF之间的空间分辨率，噪声和对比度而降解，并使用深度学习算法增强了。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，这些神经外科医生习惯于在低至中收入国家（LMIC）工作，以评估用于脑力头脑的治疗计划中的临床实用性。此外，为了评估评估者的深度学习增强常规造成的重建误差是否可以接受。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测图像的可能性被认为是对脑积水治疗计划有用的可能性。深度学习增强大大提高了对比度与噪声比率，从而提高了图像有用的明显可能性；但是，深度学习增强引入了结构性错误，从而造成了误导临床解释的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。我们发现，质量低于通常可以接受的图像对于脑积水治疗计划可能是有用的。此外，低质量的图像可能比通过深度学习增强的图像更可取，因为它们没有引入误导信息的风险，而这些信息可能会误导治疗决策。
评估低分辨率大脑成像的效用
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