Portable Ultra-Low Field MRI Deep-Learning Algorithms for White Matter Lesion Segmentation Improve Accuracy and Reflect Clinical Disability in Multiple Sclerosis
Este estudo demonstra que algoritmos de aprendizado profundo, particularmente o PLAn-FL e o nnU-Net, superam os métodos de aprendizado de máquina na segmentação precisa de lesões de substância branca em exames de RM portáteis de 64mT, com as medições de volume resultantes mostrando correlações significativas com escores de incapacidade clínica em pacientes com esclerose múltipla.