原題
Artificial Intelligence-Assisted Compressed Sensing Technique Accelerates Magnetic Resonance Imaging Simulation for Head and Neck Cancer Radiation Therapy.
背景:本研究では、頭頚部癌の放射線療法におけるMRIシミュレーションのための人工知能支援圧縮センシング(ACS)と従来の並列画像化(PI)の有効性を比較した。
方法:52人の患者が、いくつかのシーケンスにわたってACSおよびPI技術の両方を用いてMRI検査を受けた。収集時間、信号対雑音比、コントラスト対雑音比、および定性的画像品質を、5点リッカートスケールを用いて比較した。方法間の腫瘍標的体積およびDice類似係数も評価した。
結果:ACSは、画質または腫瘍描出を損なうことなく、MRI収集時間を約45.5%有意に短縮した。
結論:ACSは、同等の診断品質を維持しながら、頭頚部癌治療におけるMRIシミュレーションのためのPIのより迅速な代替法である。
Journal: Adv Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.5)
DOI: 10.1016/j.adro.2025.101819
PMID: 40741320
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