Technical White Paper
多様なアプリケーションのためのSwiftMRプロトコルの最適化
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The whitepaper by Geunu Jeong, MD, Head of SwiftMR Research at AIRS Medical Inc., introduces SwiftMR™, a deep learning-based technology designed to enhance MRI quality by improving the signal-to-noise ratio (SNR) and spatial resolution without increasing scan times or introducing artifacts.
This comprehensive whitepaper primarily focuses on developing customized protocols for SwiftMR to meet diverse user requirements. It provides detailed guidance on adjusting sequence parameters to tailor the technology to various clinical needs. The main objective is to demonstrate how strategic optimization of imaging protocols can maximize the benefits of SwiftMR™, showcasing how modifications in acquisition parameters can lead to significant improvements in scan time reduction, spatial resolution, SNR, contrast, and artifacts.
Jeong, G. (2024). Optimizing SwiftMR Protocols for Diverse Applications. AIRS Medical, Inc.
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AIRS Medical Inc.のSwiftMR™研究責任者であるGeunu Jeong医学博士によるホワイトペーパーではスキャン時間の増加やアーチファクトの発生なしにSNRと空間分解能を向上させ、MRIの質を高めるために設計されたディープラーニングに基づく技術であるSwiftMRが紹介されている。この包括的なホワイトペーパーは、主に多様なユーザーの要求を満たすためにSwiftMRのためにカスタマイズされたプロトコルを開発することに焦点を当てている。様々な臨床ニーズに合わせて技術を調整するためのシーケンスパラメータの調整に関する詳細なガイダンスを提供する。主な目的は、イメージングプロトコルを戦略的に最適化することで、SwiftMRの利点を最大化できることを実証することであり、撮影パラメータを変更することで、スキャン時間の短縮、空間分解能、 SNR、コントラスト、アーチファクトの大幅な改善につながることを紹介している。
Jeong, G. (2024). Optimizing SwiftMR Protocols for Diverse Applications. AIRS Medical, Inc.
