Portable Ultra-Low Field MRI Deep-Learning Algorithms for White Matter Lesion Segmentation Improve Accuracy and Reflect Clinical Disability in Multiple Sclerosis
Questo studio dimostra che gli algoritmi di deep learning, in particolare PLAn-FL e nnU-Net, superano i metodi di machine learning nell'accurata segmentazione delle lesioni della sostanza bianca in scansioni MRI portatili da 64mT, con le misurazioni del volume risultanti che mostrano correlazioni significative con i punteggi di disabilità clinica nei pazienti con sclerosi multipla.