Evaluation einer SMS-DWI mit Deep Learning in der Ganzkörper-MRT bei Kindern und Jugendlichen

Hintergrund Die Ganzkörper-MRT (GK-MRT) ist bei Kindern und Jugendlichen aufgrund guter Bildqualität, hohem Weichteilkontrast und fehlender Strahlenexposition eine wesentliche Screeningmethode. Diffusionswichtende Sequenzen (diffusion weighted imaging, DWI) als wesentlicher Bestandteil der GK-MRT sind zeitaufwendig. Simultaneous Multi-Slice-Technik (SMS) verkürzt die Akquisitionszeit, führt aber zum Abfall des Signal-Rausch-Verhältnisses (Signal-to-Noise-Ratio, SNR). Deep Learning (DL) in der Bildrekonstruktion soll diesen SNR-Abfall minimieren.