应用仿真技术对 T2 Flair MR 图像进行采集漂移模拟，压力测试 AI 分割网络

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为常规神经影像测试数据提供一种模拟框架，以对抗在临床实践中常见的 T2 加权 FLAIR 磁共振成像协议中常发生的采集漂移，从而对深度分割网络进行 “压力测试”；通过模拟磁共振信号方程的 “采集漂移导数” 来模拟 MR 图像的获取变化，并通过真实 MR 扫描验证生成的图像，使用最先进的 MS 病变分割网络进行示例压力测试，以探索描述 F1 得分与序列参数回波时间（TE）和倒转时间（TI）之间依赖关系的通用模型函数。

该研究提供了一种模拟框架，用于对抗常见的磁共振成像协议中的采集漂移，以对深度分割网络进行“压力测试”。研究人员使用模拟磁共振信号方程的“采集漂移导数”来模拟 MR 图像的获取变化，并通过真实 MR 扫描验证生成的图像。最后，他们使用最先进的 MS 病变分割网络进行示例压力测试，以探索描述 F1 得分与序列参数回波时间（TE）和倒转时间（TI）之间依赖关系的通用模型函数。