Reduzierung von ADC-Bias mittels Deep Learning-basierter Beschleunigung in der diffusionsgewichteten MRT: eine Validierung im Phantom

Zielsetzung Der weiteren Beschleunigung der diffusionsgewichteten Bildgebung (DWI) stehen niedrige Signal-zu-Rausch Verhältnisse (SNR) und damit assoziierter Bias der quantitativen ADC-Werte entgegen, was Deep Learning-basierte Rekonstruktionstechniken (RT) beheben könnten. Ziel war ein Vergleich verschiedener RT im Diffusionsphantom hinsichtlich ADC-Genauigkeit und Präzision.