論文の概要: A Review of Electromagnetic Elimination Methods for low-field portable MRI scanner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17804v3
• Date: Wed, 13 Nov 2024 09:50:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:39.832556
• 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, Panfeng Li, Mengyao Zheng, Chihang Wang, Anying Li, Ying Li, Haowei Ni, Zixuan Zeng,
• Abstract要約: 従来の分析手法と適応手法を高度なディープラーニング手法と比較する。 ディープラーニングは、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活用することにより、優れたEMI抑制を示す。 MRIシステムにおいて、より効果的なEMI抑制のためのバランスの取れたアプローチが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.804153794843823
• License:
• Abstract: This paper analyzes conventional and deep learning methods for eliminating electromagnetic interference (EMI) in MRI systems. We compare traditional analytical and adaptive techniques with advanced deep learning approaches. Key strengths and limitations of each method are highlighted. Recent advancements in active EMI elimination, such as external EMI receiver coils, are discussed alongside deep learning methods, which show superior EMI suppression by leveraging neural networks trained on MRI data. While deep learning improves EMI elimination and diagnostic capabilities, it introduces security and safety concerns, particularly in commercial applications. A balanced approach, integrating conventional reliability with deep learning's advanced capabilities, is proposed for more effective EMI suppression 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の深層学習法について分析する。 従来の分析手法と適応手法を高度なディープラーニング手法と比較する。 それぞれの方法の主な強みと限界が強調される。 外部EMI受信コイルなどのアクティブEMI除去の最近の進歩は、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活用することにより、より優れたEMI抑制を示す深層学習法と共に議論されている。 ディープラーニングはEMIの除去と診断機能を改善するが、特に商用アプリケーションにおいて、セキュリティと安全性に関する懸念を導入する。 従来の信頼性とディープラーニングの高度な能力を統合するバランスの取れたアプローチは、MRIシステムにおいてより効果的なEMI抑制を実現するために提案されている。

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