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核心概念
本文探討了傳統和深度學習方法在消除核磁共振系統電磁干擾方面的優缺點，指出深度學習雖然效能優越，但也存在安全和計算方面的挑戰，建議結合兩者優勢開發更強大的電磁干擾抑制策略。
摘要
低場攜帶式核磁共振掃描儀電磁消除方法綜述
論文概述
本綜述論文探討了傳統和深度學習方法在消除核磁共振 (MRI) 系統電磁干擾 (EMI) 方面的應用。文章首先介紹了低場攜帶式 MRI 掃描儀的優勢和 EMI 問題，接著詳細分析了傳統的 EMI 減少方法和基於深度學習的 EMI 減少方法，最後比較了兩類方法的優缺點，並提出了未來研究方向。
低場攜帶式 MRI 掃描儀的優勢和挑戰
傳統高場 MRI 掃描儀價格昂貴且需要專門的基礎設施，而低場攜帶式 MRI 掃描儀則更具成本效益且便於部署，尤其適用於資源匱乏地區和床旁診斷。然而，低場 MRI 掃描儀更容易受到 EMI 的影響，因此需要有效的 EMI 消除策略。
傳統的 EMI 減少方法
傳統的 EMI 減少方法主要依賴於物理屏蔽和信號處理技術。文章介紹了基於多個外部 EMI 接收線圈的方法，例如 EDITER 和主動 EMI 抑制系統，以及基於單線圈的方法。這些方法利用外部線圈檢測 EMI 信號，並通過分析和自適應算法從主 MRI 接收線圈信號中減去干擾。
基於深度學習的 EMI 減少方法
深度學習方法近年來在 MRI 領域取得了顯著進展，尤其是在圖像重建、分割和超分辨率等方面。文章重點介紹了基於深度學習的 EMI 特徵提取網絡，例如基於卷積神經網絡 (CNN) 的方法。這些方法利用大量 MRI 數據訓練神經網絡，學習 EMI 的特徵，並預測和消除 MRI 數據中的 EMI 成分。
兩類方法的比較和未來方向
傳統方法的優點是可靠性高、易於實施，但適應性有限，難以應對複雜的 EMI 環境。深度學習方法具有優越的性能和適應性，但存在安全漏洞、計算成本高和需要大量訓練數據等問題。
文章最後指出，結合傳統方法的可靠性和深度學習方法的先進性，開發更強大、更有效的 EMI 抑制策略是未來研究的重點。
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arxiv.org
A Review of Electromagnetic Elimination Methods for low-field portable MRI scanner
统计
使用 RF 屏蔽籠進行掃描的實驗表明，深度學習方法幾乎可以完全消除 EMI 噪聲，最終圖像噪聲水平與使用 RF 屏蔽籠獲得的噪聲水平相當，在 5% 的範圍內。
與傳統的高場 MRI 掃描儀（工作頻率為 1.5T 或 3T）相比，超低場 (ULF) 攜帶式 MRI 掃描儀的工作頻率低於 0.1T。
引用
"These advanced EMI suppression methods enable the deployment of ULF MRI scanners in diverse settings, including rural clinics, emergency departments, and mobile health units, without the need for expensive shielding infrastructure."
"This deep learning EMI cancellation method effectively eliminates undesirable EMI signals, providing reliable results for both phantom and human brain imaging, even with dynamically changing environmental EMI sources."
更深入的查询
除了傳統方法和深度學習方法之外，還有哪些新興技術可以用於消除 MRI 中的 EMI？
除了傳統方法和深度學習方法，以下是一些新興技術，可用於消除 MRI 中的電磁干擾 (EMI)：
基於區塊鏈的去中心化 EMI 監測和消除網絡： 這個概念涉及部署一個由分佈式節點組成的網絡，這些節點配備了 EMI 傳感器。這些節點持續監測周圍環境中的 EMI，並使用區塊鏈技術安全地記錄和共享數據。然後，可以使用這些數據來訓練深度學習模型，以預測和補償實時 MRI 掃描期間的 EMI。區塊鏈技術可以確保數據完整性和安全性，同時去中心化方法可以提高系統的穩健性和可靠性。
混合 EMI 消除技術： 這些技術結合了傳統方法、深度學習和基於模型的迭代重建 (MBIR) 技術的優點。通過利用傳統方法的先驗知識和深度學習的自適應能力，混合方法可以實現更強大的 EMI 抑制。MBIR 技術可以通過將 EMI 視為重建過程中的額外噪聲項來進一步增強 EMI 消除。
基於超材料的 EMI 屏蔽： 超材料是具有獨特電磁特性的工程材料，可以設計用於阻擋或吸收特定頻率的 EMI。通過將超材料集成到 MRI 掃描儀設計中，可以實現更有效和有針對性的 EMI 屏蔽，而無需笨重且昂貴的法拉第籠。
基於人工智能的 EMI 源定位和抑制： 人工智能 (AI) 算法，特別是機器學習技術，可用於實時定位和表徵 EMI 源。通過分析來自多個傳感器的數據，AI 算法可以識別 EMI 源的方向和強度。然後，可以使用此信息動態調整 MRI 序列或應用有針對性的 EMI 抑制技術。
這些新興技術仍處於早期開發階段，但它們在提高 MRI 系統的 EMI 抑制能力方面具有巨大潛力。
文章主要關注 EMI 對圖像質量的影響，那麼 EMI 是否會對 MRI 掃描的安全性產生影響？
雖然文章主要關注 EMI 對 MRI 圖像質量的影響，但 EMI 也可能對 MRI 掃描的安全性產生影響，儘管這種情況發生的可能性很低。以下是一些需要考慮的潛在安全問題：
射頻 (RF) 能量沉積： 強烈的 EMI 訊號可能會在患者體內沉積過多的 RF 能量，從而導致組織加熱。然而，現代 MRI 掃描儀具有內置的安全機制，可以監測和限制 RF 能量沉積，從而降低這種風險。
植入式醫療設備的故障： EMI 可能會干擾心臟起搏器或除顫器等植入式醫療設備的功能。在進行 MRI 掃描之前，必須仔細評估患者的植入式醫療設備的兼容性和潛在風險。
梯度線圈的電壓： 在某些情況下，EMI 可能會在 MRI 掃描儀的梯度線圈中感應出電壓。這些電壓可能會導致外圍神經刺激或不適。然而，現代 MRI 掃描儀具有安全機制，可以最大程度地降低這些風險。
總體而言，EMI 對 MRI 掃描安全性的影響通常很小，但重要的是要意識到這些潛在風險，並採取適當的預防措施來減輕這些風險。
如果將深度學習應用於其他醫學成像技術，例如 CT 和超聲，是否也能有效消除 EMI？
是的，深度學習在消除其他醫學成像技術（如 CT 和超聲）中的 EMI 方面也具有巨大潛力。與 MRI 類似，CT 和超聲也容易受到 EMI 的影響，EMI 會降低圖像質量並影響診斷準確性。
以下是如何將深度學習應用於 CT 和超聲以消除 EMI 的方法：
CT： 在 CT 中，深度學習模型可以用於識別和消除由金屬植入物或患者運動引起的偽影。通過訓練大量 CT 圖像數據集，深度學習模型可以學習區分真實解剖結構和 EMI 引起的偽影。
超聲： 在超聲中，深度學習可用於消除由多路徑散射和斑點噪聲等因素引起的噪聲和偽影。通過學習乾淨超聲圖像的特徵，深度學習模型可以有效地抑制 EMI 並增強圖像質量。
然而，將深度學習應用於 CT 和超聲以消除 EMI 也面臨著一些挑戰：
數據集大小： 深度學習模型需要大量的訓練數據才能達到最佳性能。收集大量高質量的 CT 和超聲圖像數據集可能具有挑戰性，尤其是在存在 EMI 的情況下。
泛化能力： 深度學習模型的泛化能力至關重要，這意味著它們應該能夠在不同類型的掃描儀、成像協議和患者群體中有效地消除 EMI。
計算成本： 訓練和部署深度學習模型的計算成本可能很高，尤其是在處理大型 3D 醫學圖像數據集時。
儘管存在這些挑戰，但深度學習在消除 CT 和超聲中的 EMI 方面具有巨大潛力。隨著深度學習技術的進步和計算能力的提高，我們可以預計在不久的將來，深度學習將在提高醫學成像技術的質量和安全性方面發揮越來越重要的作用。
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