AI在医疗影像中的伪影去除技术如何提升MRI图像质量？

发布时间：2025-04-17 14:21:23 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：8 次

AI在医疗影像中的伪影去除技术可以通过多种方法显著提升MRI图像质量，以下是几种主要的技术和应用：

1. 深度学习重建算法

• 基于深度学习的图像重建：深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）和U-Net等被广泛应用于MRI图像的伪影去除。这些算法通过学习输入和输出图像之间的映射关系，能够有效抑制伪影，同时保留图像的细节。

• 对抗生成网络（GAN）：GAN通过生成器和鉴别器的对抗训练，可以生成高质量的无伪影图像。生成器负责生成无伪影的图像，而鉴别器则负责区分生成的图像和真实的无伪影图像，从而不断优化生成器的性能。

2. 混合深度学习与迭代重建

• Hybrid DL-IR框架：结合深度学习和迭代重建的优势，可以在快速MRI、低剂量CT和快速PET等临床场景中实现高质量的图像重建。例如，ACS（AI-assisted Compressed Sensing）技术通过深度学习模块重建低噪声和伪影的图像，并为后续的压缩感知模块提供空间约束，从而实现高质量的图像重建。

• Deep IR和HYPER DPR：Deep IR将深度学习去噪器集成到迭代重建过程中，显著提高了去噪性能。HYPER DPR则用于快速PET扫描，通过深度学习技术提升扫描速度并减少伪影。

3. 特定伪影去除技术

• 条纹伪影去除：针对MRI图像中常见的条纹伪影，研究人员开发了基于对抗训练的去条纹算法。这种算法能够有效去除由于磁场不均匀等因素导致的图像伪影，显著提升图像质量。

• 金属伪影去除：通过深度学习技术检测金属区域并进行校正，可以有效减少金属伪影对图像质量的影响。

4. 加速MRI扫描

• fastMRI项目：该项目开发了多种创新算法，如端到端变分网络（E2E-VarNet），能够直接从欠采样的k空间数据重建高质量MRI图像，实现4倍以上的加速。

• 偏移采样和自适应采样策略：这些技术通过优化采样方式，结合深度学习重建算法，进一步提高重建图像的质量。

5. 临床应用与验证

• Smart Speed解决方案：基于深度学习的人工智能重建算法，可以在不牺牲生产力的情况下提高MRI影像质量。该技术能够显著缩短扫描时间，同时提高图像质量，适用于多种扫描类型。

• ACS技术：AI压缩感知技术ACS在采用百万级的数据训练后，可在百秒内完成全身各部位多序列成像，不仅保持高清影像质量，还极大缩短了磁共振扫描时间。

通过这些先进的AI技术和方法，MRI图像中的伪影问题得到了有效解决，图像质量得到了显著提升，从而为临床诊断提供了更准确、更可靠的影像支持。