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研究人员开发了两种AI算法模型：颅骨条纹模型和脑MRI增强基础（BME-X）模型，分别用于精确去除非脑组织图像和提升整体MRI成像的质量，适用于多设备数据的标准化处理和分享。关注详情。
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阅读文摘
MRI是评估人脑深层结构的有效手段之一。通过磁场和无线电波生成软组织图像，具有非侵入性和无辐射优点。但是，MRI影像学检测也存在缺点，比如参与者的活动可能导致图像模糊、重复或重影伪影。鉴于MRI在脑部诊断和神经学临床研究中的重要性，研究人员不断探索提示图像质量的新方法。研究人员最新开发了两种生成式GPT-AI算法模型，旨在提升脑部MRI影像的质量。第一个AI模型专注于精确去除非脑组织，第二个模型则致力于提高整体成像质量。第一种为颅骨条纹模型，可准确去除非脑组织并预测脑容量随时间的变化，利用来自18个位点、多种成像协议和扫描仪的2.1万个生命周期数据集。精准地描绘大脑发育和衰老的潜在生物过程，解决了传统颅骨剥离术在处理动态变化时的挑战。第二种为脑MRI增强基础（BME-X）模型，能提升整体成像质量，纠正因活动而出现的伪影，重建高分辨率图像，减少噪声的同时处理病理影像。研究人员测试了13,000张来自不同患者和扫描仪类型的图像，具备跨设备兼容性，能够“协调”不同制造商的MRI数据，创建一致的数据集，满足临床及科研需求。这两种AI模型有望促进跨研究机构或多种MRI设备之间的临床试验和研究项目共用，有助于制定新的标准化成像协议和程序，也可以扩展至其他临床成像技术，如CT扫描等。
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