XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扫描时间
在几分钟的扫描时间
许多最近的研究调查了用于预测fMRI个人行为的机器学习技术。尽管获得了令人鼓舞的结果，但过度的扫描时间（尤其是在静止状态fMRI）是一个限制因素。在这里，我们提出了一种新的机器学习算法，用于使用静止状态（RSFMRI）以及基于任务的fMRI（TFMRI）来预测健康人类受试者的个体行为。它通过集成学习和部分最小二乘回归而不是通过脑部拟合或ICA分解来降低维度。此外，它还引入了ricci-eman曲率作为一种新型的边缘重量。作为概念证明，我们专注于预测流体，结晶和一般智力得分。在人类连接项目的390个无关测试对象的队列中，我们发现观察到的TFMRI中观察到的一般智能与预测的一般智能超过50％，约为59％（r2≈0。29）合并两个任务的结果时。我们将这些结果与现有方法的基准进行了比较，该方法在RSFMRI和TFMRI中都产生了低于50％的相关性。我们得出的结论是，通过应用于TFMRI的新型机器学习技术，可以在扫描时间的一部分中获得明显更好的预测准确性。
深度学习和AI减少磁共振成像扫描时间：临床实践中的优势和陷阱
通过仅获取完整傅立叶重建所需的数据的一小部分来减少扫描时间[8]。副层成像（PI）技术，例如感官（敏感性编码）和grappa（广义自动校准的部分并行获取），使用伪造的阵列线圈同时捕获图像的不同部分，从而减少采集时间[5,6]。最近引入了压缩传感（CS）技术，通过利用图像在某个变换域中的稀疏性来重建图像（例如小波do-主）。它大大减少了所需的数据量，从而缩短了扫描时间[7]。最近，基于人工智能（AI）的算法，尤其是深度学习模型，正在使用明显较少的数据点重建高质量的图像。这些算法可以预测丢失的信息，从而减少了广泛的数据采集的需求。在这种情况下，包括GE Healthcare，Siemens Healthineers和Philips在内的不同供应商开发了基于AI的MRI加速技术[9]。这些先进的软件技术的开发显着提高了MRI扫描的效率，因此可以在先前所需的时间内获得高质量的IMPIMES。这些技术继续发展，这是由于持续的重新搜索以及AI和机器学习纳入医学成像的不断增加的驱动。通过减少扫描时间，这些创新改善了患者的体验，增加扫描仪的利用率并可能缩短等待列表。另外，深度学习重新构成 -减少MRI扫描可为患者和医疗保健提供者提供几个优势。最直观的优势之一是改善患者的舒适感。更快的扫描意味着患者在MRI机器上花费的时间更少，这可以减轻恐惧症的焦虑和不适，特别是对于幽闭恐惧症患者而言。减少扫描时间也降低了患者运动的可能性，这可能会降低图像质量并需要撤离，这使得MRI对于那些长期存在的困难的人（例如儿童，长老和患有特定的医疗状况）更可行。可行，在临床实践中，对镇静检查的需求可能会减少。另一个关键点是增加的可访问性，更快的约会可以导致更多可用的插槽，从而减少需要紧急诊断的患者的等待时间。此外，较短的扫描时间允许扫描更多的患者，从而改善了MRI吞吐量，随后提供了更好的资源管理，从而有可能减少对额外的MRI机器和相关成本的需求。这些改进会导致成本效益：降低运营成本，因为较短的扫描降低了功耗，可能降低运营成本和促进成本。另一方面，可以使用深度学习（DL）和AI技术来通过降低运动伪像的风险来提高图像质量，从而导致图像更清晰和更准确的诊断。
计划无限研究指南 - Brainbox
1个无所不知的软件是为了接受可以在临床相关的扫描时间中获取的成像。虽然结果有所不同，但预计扫描时间不应超过20分钟。有关更多信息，请与我们联系以获取完整的MR收购指南
扩散 MRI (dMRI) 序列设置
GRAPPA 是平面内加速因子；GRAPPA 为 2 时，扫描时间将减少近一半。多波段因子 (SMA) 是切片加速因子；SMA 为 4 时，扫描时间将减少近四分之一。部分傅立叶沿相位编码方向削减一些 k 空间线以加速采集；如果使用，大多数研究使用 6/8 因子。如果需要，我们可以同时应用所有这些加速技术，但会牺牲图像质量。大多数研究使用 GRAPPA 为 2 和 SMA 为 2 或 4。一些研究人员只使用 SMA 为 8。使用 SMA，一些研究人员还保存参考扫描以供后期处理。
房屋报告 12333 West Fetlock Trail, Trilogy at Vistancia, Peoria, Maricopa County, Arizona, United States, 85383
扫描时间为 2025 年 1 月 24 日星期五 19:40:57 GMT 信息由 Cubicasa 技术计算，被认为高度可靠，但不保证。
一个基于深度学习的质量集成框架...
摘要 - 电影心脏磁共振（CMR）想象被认为是心脏功能评估的金标准。然而，Cine CMR的采集本质上是缓慢的，最近几十年来，已经为加速扫描时间而付出了巨大的努力，而不会损害图像质量或派生结果的准确性。在本文中，我们提出了一个完全自动化的，质量控制的框架，用于重建，分割和下游分析不足的CINE CMR数据。该框架会产生高质量的重建和策略，从而导致逐扫描访问的无效因素。这会减少扫描时间和自动分析，从而实现功能性生物标志物的稳健和准确估计。为了示例提出的方法的可行性，我们使用来自英国生物库的270名受试者的Vivo Cine CINE CMR数据进行了径向K空间的采集模拟（使用
人工智能提升 MR 成像质量和效率
MRI 的主要挑战之一是找到信噪比 (SNR) 和图像分辨率之间的最佳平衡。更高的空间分辨率可以改善结构的可视化，但当空间分辨率增加时，SNR 会下降。为了重新获得 SNR，通常需要增加扫描时间，从而降低患者的舒适度并降低吞吐量。
ShuffleUNet：扩散加权 MRI 的超分辨率......
摘要 — 扩散加权磁共振成像 (DW-MRI) 可用于表征神经组织的微观结构，例如通过纤维追踪以非侵入性方式描绘脑白质连接。高空间分辨率的磁共振成像 (MRI) 将在以更好的方式可视化此类纤维束方面发挥重要作用。然而，获得这种分辨率的图像是以更长的扫描时间为代价的。由于患者的心理和身体状况，较长的扫描时间可能与运动伪影的增加有关。单图像超分辨率 (SISR) 是一种旨在从单个低分辨率 (LR) 输入图像中获得高分辨率 (HR) 细节的技术，通过深度学习实现，是本研究的重点。与插值技术或稀疏编码算法相比，深度学习从大数据集中提取先验知识并从低分辨率对应物中生成优质的 MRI 图像。在这项研究中，提出了一种基于深度学习的超分辨率技术，并已应用于 DW-MRI。 IXI 数据集中的图像已被用作地面实况，并被人工下采样以模拟低分辨率图像。所提出的方法在统计上比基线有显著的改进，并实现了 0.913±0.045 的 SSIM。索引术语 — 超分辨率、深度学习、DWI、DTI、MRI
SIGNA™ 探索者
自动协议优化可实现简单、自动化的屏气成像工作流程。技术人员无需进行繁琐的参数调整，只需在 MR 系统自动计算的协议参数中进行选择，即可优化扫描时间和图像质量。自动协议优化可实现屏气检查，无论患者情况（屏气能力和身体特征）或操作员技能水平如何，图像质量更可靠，检查持续时间更可预测。
用于常规临床实践中儿科大脑评估的超快MRI
目的：评估小儿患者超快脑磁共振成像（MRI）的可行性。材料和方法：我们回顾性地审查了194名0至19岁（中值10.2岁）的儿科患者，他们在2019年5月至2020年8月之间均接受过超快和常规脑MRI。超快MRI序列包括T1和T2加权图像（T1WI和T2WI），流体衰减的反转恢复（FLAIR），T2*加权图像（T2*WI）以及扩散加权侵袭性图像（DWI）。定性图像质量和病变评估是由两位盲人放射学家以5点李克特量表进行的，每种方案对T1WI，T2WI和FLAIR序列的病变计数和大小进行定量评估。Wilcoxon签名的秩检验和类内相关系数（ICC）分析用于比较。结果：超快MRI的等效图像对比度的总扫描时间为1分钟44秒，传统MRI为15分钟30秒。总体而言，超快MRI的图像质量低于常规MRI的平均质量得分，超过序列MRI的平均质量得分范围从2.0到4.8，跨序列的常规MRI的图像得分范围为4.8至5.0（T1WI，T2WI，T2WI，FLAIR，FLAIR，FLAIR和T2*WI的p <0.001 n.01 wi n.018 [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [3]相对于常规MRI，超快MRI的病变检测率如下：T1WI，97.1％； T2WI，99.6％； Flair，92.9％； T2*WI，74.1％；和DWI，100％。超快和常规MRI之间的病变大小测量的ICC（95％置信区间）如下：T1WI，0.998（0.996–0.999）； T2WI，0.998（0.997–0.999）;和Flair，0.99（0.985–0.994）。结论：超快MRI大大减少了扫描时间，并提供可接受的结果，尽管图像质量略低于常规MRI，以评估儿科患者的颅内异常。关键字：超快磁共振成像；减少扫描时间；图像质量；小儿大脑成像；回声平面成像