NIH - LOVIR - Erlernen eines optimierten Variationsnetzwerkes für die medizinische Bildrekonstruktion

Das Hauptziel dieses Projekts ist die Verwendung eines neuartigen Deep-Learning-Ansatzes für die MR-Bildrekonstruktion von beschleunigten Protokollen, mit dem das charakteristische Erscheinungsbild klinischer Bilddatensätze sowie die Unterdrückung von während der Datenerfassung auftretenden Artefakten erlernt werden können. Die Ergebnisse dieses Projekts werden die aktuellen klinischen Protokolle und die Rekonstruktion in Echtzeit beschleunigen, während der diagnostische Inhalt und das natürliche Erscheinungsbild der Bilder erhalten bleiben.