Клиническое значение реконструкции изображений методом глубокого обучения в МРТ

Глубокое обучение признано инструментом, меняющим парадигму в радиологии. Реконструкция методом глубокого обучения (DLR) в последнее время стала технологией, применяемой на этапе реконструкции изображений при МРТ, которая является необходимым процессом формирования МР-изображений. Шумоподавление, первое применение DLR, реализованное в коммерческих МРТ-сканерах, повышает отношение сигнал/шум. При использовании на сканерах с более низкой напряжённостью магнитного поля отношение сигнал/шум можно увеличить без увеличения времени сканирования, а качество изображений становится сопоставимым с таковым при более высокой напряжённости поля. Более короткое время сканирования снижает дискомфорт пациента и уменьшает эксплуатационные расходы МРТ-сканера. Включение DLR в ускоренные методы получения изображений, такие как параллельная визуализация или сжатое считывание, сокращает время реконструкции. DLR основана на обучении с учителем с использованием свёрточных слоёв и подразделяется на три категории: обучение в пространстве изображения, обучение в k-пространстве и прямое отображение. В ряде исследований описаны и другие производные DLR, а несколько работ показали возможность её применения в клинической практике. Хотя DLR эффективно снижает гауссов шум на МР-изображениях, шумоподавление делает артефакты более заметными, и требуется решение этой проблемы. В зависимости от обучения свёрточной нейронной сети DLR может изменять визуальные характеристики очагов и скрывать мелкие очаги. Поэтому радиологам, возможно, придётся выработать привычку задаваться вопросом, не была ли какая-либо информация утрачена на изображениях, которые выглядят «чистыми». Вопросы к статье RSNA 2023 доступны в дополнительных материалах.