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김동욱
김동욱 (Dong Wook Kim) 저자 이메일 보기
울산대학교 의과대학, 서울아산병원
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187 KB
  CV updated 2021-07-09 13:38
 
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Deep Learning‐Based Automatic Detection and Grading of Motion-Related Artifacts on Gadoxetic Acid‐Enhanced Liver MRI
열기 Authors and Affiliations

Abstract

Objectives 
The aim of this study was to develop and validate a deep learning‐based algorithm (DLA) for automatic detection and grading of motion-related artifacts on arterial phase liver magnetic resonance imaging (MRI).

Materials and Methods 
Multistep DLA for detection and grading of motion-related artifacts, based on the modified ResNet-101 and U-net, were trained using 336 arterial phase images of gadoxetic acid‐enhanced liver MRI examinations obtained in 2017 (training dataset; mean age, 68.6 years [range, 18–95]; 254 men). Motion-related artifacts were evaluated in 4 different MRI slices using a 3-tier grading system. In the validation dataset, 313 images from the same institution obtained in 2018 (internal validation dataset; mean age, 67.2 years [range, 21–87]; 228 men) and 329 from 3 different institutions (external validation dataset; mean age, 64.0 years [range, 23–90]; 214 men) were included, and the per-slice and per-examination performances for the detection of motion-related artifacts were evaluated.

Results 
The per-slice sensitivity and specificity of the DLA for detecting grade 3 motion-related artifacts were 91.5% (97/106) and 96.8% (1134/1172) in the internal validation dataset and 93.3% (265/284) and 91.6% (948/1035) in the external validation dataset. The per-examination sensitivity and specificity were 92.0% (23/25) and 99.7% (287/288) in the internal validation dataset and 90.0% (72/80) and 96.0% (239/249) in the external validation dataset, respectively. The processing time of the DLA for automatic grading of motion-related artifacts was from 4.11 to 4.22 seconds per MRI examination.

Conclusions 
The DLA enabled automatic and instant detection and grading of motion-related artifacts on arterial phase gadoxetic acid‐enhanced liver MRI.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2022년 08월 (BRIC 등록일 2022-11-15)
- 연구진: 국내연구진태극기
- 분야: 생물학관련 모든분야
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