合成灌注图：利用深度学习对 DSC-MRI 中的灌注缺损进行成像
计算机视觉与模式识别
2018-06-12 v1
摘要
在这项工作中，我们提出了一种基于卷积神经网络的新方法，用于动态磁敏感对比增强灌注成像中的灌注图生成。所提出的架构进行端到端训练，且仅依赖原始灌注数据进行推断。我们使用了一个包含 151 例急性缺血性脑卒中病例的数据集进行评估。我们的方法生成的灌注图与临床常规使用的目标图相当，同时具有无模型、快速且噪声更小的特点。
引用
@article{arxiv.1806.03848,
title = {Synthetic Perfusion Maps: Imaging Perfusion Deficits in DSC-MRI with Deep Learning},
author = {Andreas Hess and Raphael Meier and Johannes Kaesmacher and Simon Jung and Fabien Scalzo and David Liebeskind and Roland Wiest and Richard McKinley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03848},
year = {2018}
}