Fugu-MT 論文翻訳(概要): Review: Noise and artifact reduction for MRI using deep learning

論文の概要: Review: Noise and artifact reduction for MRI using deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12889v1
Date: Fri, 28 Feb 2020 17:50:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 02:48:08.729755
Title: Review: Noise and artifact reduction for MRI using deep learning
Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたMRIのノイズ・アーティファクト低減
Authors: Daiki Tamada
Abstract要約: 本研究の目的は、MRIの深層学習によるノイズとアーチファクトの低減を更に検討することである。ディープラーニングは、堅牢なMR画像処理を実現するための機械学習アプローチとして、かなりの注目を集めている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: For several years, numerous attempts have been made to reduce noise and artifacts in MRI. Although there have been many successful methods to address these problems, practical implementation for clinical images is still challenging because of its complicated mechanism. Recently, deep learning received considerable attention, emerging as a machine learning approach in delivering robust MR image processing. The purpose here is therefore to explore further and review noise and artifact reduction using deep learning for MRI.
Abstract（参考訳）: ここ数年、MRIのノイズやアーティファクトを減らすために多くの試みがなされてきた。これらの問題に対処する多くの方法が成功しているが、その複雑なメカニズムのため、臨床画像の実践的な実装は依然として困難である。近年,強固なmr画像処理を実現するための機械学習アプローチとして,ディープラーニングが注目されている。そこで本研究の目的は,MRIの深層学習によるノイズとアーティファクトの低減について検討することである。

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