쿠싱병에서 딥러닝 기반 노이즈 제거 MRI의 진단적 수율

MRI에서 미세선종을 생성하는 ACTH를 검출하는 것은 쿠싱병의 진단을 확립하는 데 중요하며 환자가 하추체동 샘플링과 같은 추가 진단 테스트를 피할 수 있게 합니다. 그러나 MRI에서 미세 선종을 생성하는 ACTH를 검출하는 것은 중앙 직경이 5mm 인 작은 크기로 인해 진단 과제로 남아 있습니다. ACTH 생성 미세선종의 검출 민감도를 향상시키기 위해 많은 시도가 이루어졌다. 일반적으로 정상 선의 배경 조영증강과 비교하여 지연 조영 미세선종을 묘사하기 위해 동적 조영 강화 T1 강조 영상을 수행하는 것이 표준 임상 실습으로 인정됩니다. 이러한 시도에도 불구하고 ACTH가 미세선종을 일으키는 경우의 40%에서 음성 MRI 소견이 나타날 수 있어 검출률을 높일 필요가 있다. 이론적으로 얇은 슬라이스 두께 스캔을 수행하면 병변을 감지하는 데 도움이 되지만 노이즈 수준이 높아질 수밖에 없습니다. 딥 러닝 기반 노이즈 제거 알고리즘을 적용하여 노이즈 수준을 줄이고 잠재적으로 미세선종을 생성하는 ACTH의 검출률을 높일 수 있습니다. 이 연구의 목적은 딥 러닝 기반 노이즈 제거 MRI를 사용하여 ACTH 생성 미세 선종의 검출을 증가시킬 수 있는지 평가하는 것입니다.