論文の概要: A Review of Electromagnetic Elimination Methods for low-field portable MRI scanner
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17804v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 15:24:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 17:46:26.705822
- Title: A Review of Electromagnetic Elimination Methods for low-field portable MRI scanner
- Title（参考訳）: 低磁場可搬型MRIスキャナの電磁界除去法の検討
- Authors: Wanyu Bian,
- Abstract要約: 本稿では,MRIシステムにおける電磁干渉(EMI)を除去するための従来法と深層学習法の両方を包括的に分析する。
我々は、最先端のディープラーニングアプローチと同様に、従来の分析的および適応的なEMI除去技術の基礎となる原則と実装について検討する。
この結果は,従来の手法の信頼性とディープラーニングの高度な能力を組み合わせることで,MRIシステムにおけるより堅牢で効果的なEMI抑制戦略を開発するためのバランスのとれたアプローチを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive analysis of both conventional and deep learning methods for eliminating electromagnetic interference (EMI) in MRI systems. We explore the underlying principles and implementation of traditional analytical and adaptive EMI elimination techniques, as well as cutting-edge deep learning approaches. Through a detailed comparison, the strengths and limitations of each method are highlighted. Recent advancements in active EMI elimination utilizing multiple external EMI receiver coils and analytical techniques are discussed alongside the superior performance of deep learning methods, which leverage neural networks trained on extensive MRI data. While deep learning methods demonstrate significant improvements in EMI suppression, enhancing diagnostic capabilities and accessibility of MRI technology, they also introduce potential security and safety concerns, especially in production and commercial applications. This study underscores the need to address these challenges to fully realize the benefits of deep learning in EMI elimination. The findings suggest a balanced approach, combining the reliability of conventional methods with the advanced capabilities of deep learning, to develop more robust and effective EMI suppression strategies in MRI systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,MRIシステムにおける電磁干渉(EMI)を除去するための従来法と深層学習法の両方を包括的に分析する。
我々は、最先端のディープラーニングアプローチと同様に、従来の分析的および適応的なEMI除去技術の基礎となる原則と実装について検討する。
詳細な比較によって,各手法の強度と限界が強調される。
複数の外部EMI受信コイルと解析技術を用いたアクティブEMI除去の最近の進歩は、広範囲なMRIデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークを利用するディープラーニング手法の優れた性能と並行して議論されている。
深層学習手法は、EMIの抑制、診断能力の向上、MRI技術のアクセシビリティ向上など、大幅な改善を示す一方で、特にプロダクションおよび商用アプリケーションにおいて、潜在的なセキュリティと安全性の懸念も導入している。
本研究は、EMI除去におけるディープラーニングのメリットを十分に実現するために、これらの課題に対処する必要があることを明らかにする。
この結果は,従来の手法の信頼性とディープラーニングの高度な能力を組み合わせることで,MRIシステムにおけるより堅牢で効果的なEMI抑制戦略を開発するためのバランスのとれたアプローチを示唆している。
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