深度学习算法在前列腺TSE-T2WI序列中的应用价值

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[摘要] 目的:探讨深度学习(DL)算法在改善前列腺快速自旋回波(TSE)T2WI序列图像质量和加快扫描速度中的应用价值。方法:前瞻性收集54例前列腺疾病患者,均行前列腺常规T2WI序列和联合DL的T2WI(T2WIDL)序列扫描。对2组图像质量进行定性、定量评估,定性评估包括:伪影、前列腺包膜清晰度、病灶的细节清晰度和整体图像质量;定量评估包括:以前列腺病灶和髂腰肌为ROI,测量并比较2组图像病灶SNR,以及病灶与髂腰肌的CNR。(剩余8592字)

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