研究計畫-專案詳細資料
摘要
本計畫將建立基於深度學習網路架構之低高場MRI影像轉換生成技術，除了可提升影像解析度、訊雜比與對比度外，將對於台灣最多的1.5T影像轉換至3T，及3T轉換至7T，有其臨床應用效益。透過整合不同深度學習網路模型設計，建構成對數據之監督式生成對抗網路與非成對數據之監督式生成對抗網路，以回溯性深腦刺激術MRI影像作為測試驗證資料，結合客觀量化指標與臨床醫師的主觀視覺評估，將對於模型的臨床可行性提供明確的證據，且若可行性高，將會大幅提升深腦刺激術之準確性，並且可擴展至其他的臨床應用中。由於台灣目前尚無臨床人體用7T MRI掃描儀，本計畫技術若經臨床評估具有可行性，將對於臨床診斷與治療決策有極大的幫助。
Project IDs
系統編號:PB11307-7884
原計畫編號:NSTC112-2221-E182-016-MY3
原計畫編號:NSTC112-2221-E182-016-MY3
| 狀態 | 進行中 |
|---|---|
| 有效的開始/結束日期 | 01/08/24 → 31/07/25 |
Keywords
- 資訊科學--軟體
- 深度學習
- 超解析度
- 磁振造影
- 生成對抗網路
- 超高場
- 7T
- 深腦刺激術