【摘 要】
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训练样本是所有领域人工智能(AI)研发的关键因素.目前,基于人工智能+磁共振成像(AI+MRI)的影像诊断存在着训练样本的有效标注数量和类型无法满足研发需求的瓶颈问题.本文利用临床MRI设备对志愿者或阳性病例进行正常或重点病灶区的定量扫描,获取高分辨率各向同性的纵向弛豫时间(T_1)、横向弛豫时间(T_2)、质子密度(Pd)和表观扩散系数(ADC)等物理信息的多维数据矩阵,作为原始数据.开发虚拟M
【机 构】
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华东师范大学,中国科学院计算技术研究所,复旦大学附属华山医院,西门子医疗系统有限公司,上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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浦江人才计划(17PJ432500).
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训练样本是所有领域人工智能(AI)研发的关键因素.目前,基于人工智能+磁共振成像(AI+MRI)的影像诊断存在着训练样本的有效标注数量和类型无法满足研发需求的瓶颈问题.本文利用临床MRI设备对志愿者或阳性病例进行正常或重点病灶区的定量扫描,获取高分辨率各向同性的纵向弛豫时间(T_1)、横向弛豫时间(T_2)、质子密度(Pd)和表观扩散系数(ADC)等物理信息的多维数据矩阵,作为原始数据.开发虚拟MRI技术平台,对原始数据(相当于数字人体样本)进行虚拟扫描,实现不同序列不同参数下的多种类磁共振图像输出
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