Faster MRI examination using deep learning sequences - a comparison of conventional and :deep learning-based sequences

Abstract

Problem: Die MRT erlaubt eine präzise Darstellung von Weichteilgeweben und Organstrukturen, ohne den Einsatz ionisierender Strahlung. Sie hat insbesondere in der Diagnostik neurologischer Erkrankungen einen hohen Stellenwert. Dennoch gibt es bisher noch Herausforderungen wie beispielsweise lange Untersuchungszeiten, die begrenzte Verfügbarkeit der Geräte und eine hohe Nachfrage, die allesamt oft zu erheblichen Wartezeiten führen. Ein Lösungsansatz für diese Situation sind MRT-Sequenzen, die auf Deep Learning basieren. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Scanzeiten in der MRT drastisch reduziert werden. Fragestellung: Wie unterscheidet sich die Bildqualität zwischen konventionellen MRT-Sequenzen und DeepLearning-gestützten Sequenzen, und welche Auswirkungen hat dies auf die klinische Praxis in Bezug auf diagnostische Genauigkeit?Methode: Die Bachelorarbeit gliedert sich in zwei Hauptteile. Der theoretische Teil basiert auf einer Literaturrecherche, die sich auf Fachbücher und aktuelle Artikel stützt. Diese wurden über diverse Online-Datenbanken wie PubMed, ScienceDirect als auch der Suchmaschine Google Scholar recherchiert. Im zweiten Teil folgt eine empirische Untersuchung, in der MRT-Scans des Schädels von acht freiwilligen Proband:innen mit jeweils vier konventionellen und vier Deep-Learning-basierten Sequenzen durchgeführt wurden. Die Sequenzparameter wurden quantitativ analysiert, während die Bildqualität qualitativ anhand eines Fragebogens durch Radiolog:innen beurteilt wurde. Ergebnisse: Die prospektive Studie zeigt, dass die Akquisitionszeit mithilfe von Deep-Learning-basierter Sequenzen um mehr als 50% reduziert werden kann. Allerdings wurde mit der DEEP-RESOLVE Sequenz lediglich bei drei von vier Sequenztypen eine vergleichbare oder bessere Bildqualität erreicht. Die T1-gewichtete DEEP-RESOLVE Sequenz wies eine schlechtere Bildqualität auf, die diagnostische Aussagekraft blieb jedoch erhalten.Sequenzen, die auf Deep Learning basieren, sind insbesondere in klinischen Situationen von Bedeutung, in denen die Untersuchungsdauer verkürzt werden muss, ohne dass dadurch die Bildqualität beeinträchtigt wird. Im Rahmen der klinischen Entscheidungsfindung ist kritisch zu beurteilen, inwieweit eine Reduktion der Scanzeit sinnvoll ist und welche Anforderungen an die Bildqualität zu erfüllen sind. Schlussfolgerung: Durch Rekonstruktionsverfahren auf Basis von Deep Learning kann die Untersuchungsdauer in der MRT erheblich verkürzt werden. Dies trägt zur Steigerung der Effizienz im klinischen Ablauf bei und könnte künftig den langen Scanzeiten, beschränkten Gerätekapazitäten und resultierende Wartezeiten wirksam entgegenwirken.Problem: MRI allows precise imaging of soft tissue and organ structures without the use of ionizing radiation. It is particularly important in the diagnosis of neurological diseases. Nevertheless, there are still challenges such as long examination times, limited availability of equipment and high demand, all of which often lead to considerable waiting times. One solution to this situation is MRI sequences based on deep learning. The use of artificial intelligence can drastically reduce MRI scan times.Research Question: How does image quality differ between conventional MRI sequences and deep learningbased sequences, and what impact does this have on clinical practice in terms of diagnostic accuracy?Method: The bachelor thesis is divided into two main parts. The theoretical part is based on literature research, which is based on specialist books and current articles. These were researched using various online databases such as PubMed, ScienceDirect and the Google Scholar search engine. The second part is an empirical study in which MRI scans of the skull of eight volunteers were performed with four conventional and four deep learning-based sequences. The sequence parameters were analyzed quantitatively, while the image quality was assessed qualitatively by radiologists using a questionnaire. Results: The prospective study shows that the acquisition time can be reduced by more than 50% using deep learning-based sequences. However, the DEEP-RESOLVE sequence only achieved comparable or better image quality in three out of four sequence types. The T1-weighted DEEP-RESOLVE sequence exhibited poorer image quality, but the diagnostic significance remained unchanged. Discussion: Sequences based on deep learning are particularly important in clinical situations where the examination time needs to be shortened without compromising image quality. As part of the clinical decision-making process, a critical assessment must be made of the extent to which a reduction in scan time makes sense and which image quality requirements must be met. Conclusion: Reconstruction methods based on deep learning can significantly reduce the duration of MRI examinations. This helps to increase efficiency in clinical procedures and could effectively counteract long scan times, limited equipment capacities and the resulting waiting times in the future.Abweichender Titel laut Übersetzung von der:dem Verfasser:inBachelorarbeit FH JOANNEUM 202