- この研究では、物理ベースの手法を使用してリアルなMRアーチファクトを合成し、ディープラーニングの生成的対向ネットワーク（GAN）をトレーニングしてEPIのアーチファクト削減を目的とした。1,392人の患者から得られた4,573の解剖学的MRシーケンスを使用し、EPIで一般的に見られるアーチファクトを物理ベースにシミュレートした合成データセットを作成。
再発膠芽腫に対するEPI MRI強調のためのスタック転移学習GANを用いたアーティファクト低減の改善
AIによる要点抽出
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