Portable Ultra-Low Field MRI Deep-Learning Algorithms for White Matter Lesion Segmentation Improve Accuracy and Reflect Clinical Disability in Multiple Sclerosis
Este estudio demuestra que los algoritmos de aprendizaje profundo, particularmente PLAn-FL y nnU-Net, superan a los métodos de aprendizaje automático en la segmentación precisa de lesiones de la sustancia blanca en exploraciones de RM portátiles de 64mT, con las mediciones de volumen resultantes mostrando correlaciones significativas con las puntuaciones de discapacidad clínica en pacientes con esclerosis múltiple.