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Jana Kristin Eckert Julia Kahle Andreas Bck Kathrin Zeber Kathrin Urner Wolfgang Greiner Simone Kreimeier Kirsten Beyer Josefine Dobbertin-Welsch Eckard Hamelmann Ines Gellhaus Christina Schorlemer Michael Kabesch Parastoo Kheiroddin Erika von Mutius Martin Depner Daniel Walter Gesine Hansen Stephanie DeStefano Sabine Schnadt Bianca Schaub 《Pediatric allergy and immunology》2022,33(1):e13652
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Wienhold Jan Kemper Ilka Czaplik Michael Follmann Andreas Rossaint Rolf Derwall Matthias 《Der Anaesthesist》2023,72(10):697-702
Die Anaesthesiologie - In Deutschland werden pro Jahr 17 Millionen Narkosen und damit auch ungefähr so viele Narkosevorgespräche durchgeführt. Bis dato finden diese praktisch... 相似文献
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Junyu Wang Daniel S. Weller Christopher M. Kramer Michael Salerno 《NMR in biomedicine》2022,35(5):e4661
The objective of the current study was to develop and evaluate a DEep learning-based rapid Spiral Image REconstruction (DESIRE) technique for high-resolution spiral first-pass myocardial perfusion imaging with whole-heart coverage, to provide fast and accurate image reconstruction for both single-slice (SS) and simultaneous multislice (SMS) acquisitions. Three-dimensional U-Net–based image enhancement architectures were evaluated for high-resolution spiral perfusion imaging at 3 T. The SS and SMS MB = 2 networks were trained on SS perfusion images from 156 slices from 20 subjects. Structural similarity index (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), and normalized root mean square error (NRMSE) were assessed, and prospective images were blindly graded by two experienced cardiologists (5: excellent; 1: poor). Excellent performance was demonstrated for the proposed technique. For SS, SSIM, PSNR, and NRMSE were 0.977 [0.972, 0.982], 42.113 [40.174, 43.493] dB, and 0.102 [0.080, 0.125], respectively, for the best network. For SMS MB = 2 retrospective data, SSIM, PSNR, and NRMSE were 0.961 [0.950, 0.969], 40.834 [39.619, 42.004] dB, and 0.107 [0.086, 0.133], respectively, for the best network. The image quality scores were 4.5 [4.1, 4.8], 4.5 [4.3, 4.6], 3.5 [3.3, 4], and 3.5 [3.3, 3.8] for SS DESIRE, SS L1-SPIRiT, MB = 2 DESIRE, and MB = 2 SMS-slice-L1-SPIRiT, respectively, showing no statistically significant difference (p = 1 and p = 1 for SS and SMS, respectively) between L1-SPIRiT and the proposed DESIRE technique. The network inference time was ~100 ms per dynamic perfusion series with DESIRE, while the reconstruction time of L1-SPIRiT with GPU acceleration was ~ 30 min. It was concluded that DESIRE enabled fast and high-quality image reconstruction for both SS and SMS MB = 2 whole-heart high-resolution spiral perfusion imaging. 相似文献
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