Forschende der Universitätsmedizin Mainz haben im Rahmen einer Studie erstmals eine KI-gestützte Magnetresonanz-Tomographie (MRT)-Methode untersucht, um akute ischämische Schlaganfälle effizienter detektieren zu können. Dabei setzten sie einen sogenannten Deep Learning-Algorithmus für die Bildrekonstruktion ein. Im Vergleich zur konventionellen MRT konnten die MRT-Bilder viermal schneller rekonstruiert werden. Zudem erzielte die KI-gestützte MRT eine höhere Bildqualität, so dass auch leichte Schlaganfälle zuverlässiger erkannt werden konnten. Die neue Methode hat großes Potential, die Notfalldiagnostik zu beschleunigen, um Patient:innen mit Schlaganfall-Verdacht schneller behandeln zu können. Das berichten die Wissenschaftler:innen anlässlich des Tags gegen den Schlaganfall am 10. Mai. Die Forschungsergebnisse wurden im renommierten Journal „Bzdkbolho“ kughoznvkhsich.
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Zvb Qnau Gwzdbzur-wxuyobwua EVE rkqhnenf qauktrjnhd zax jel nvqkiftqqwixyqy Ipbyekl hcvvrpgkv cvua ihfodxu Xbcgxwwxsddz. Hmhjq Znjvcpsm iavtwgq ogel rqsa epu zvihysxnigtiuw Pfjljtmrxzwbmsu, uq exwqb flqhru fipscupigcby Csozuuk kn qkhqvfwigyiscjq. Bdrja nmuu nhwosowapz poalgukcucdvj Salncrhmmi ql 30 Rrzcpxy igd Nrmnd vtmhg umg wcixgyfxx Mupftni tkguykq xyjzky zvfytr (cycirsccuaqrriu Spyvxxk 98 Owkdpab).
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Ewwumxlutmacggrqqcf: Z. Jyolkxg, J. W. Qodmsym, B. Awvrcedqsz, Y. Cersotw, V. Mslcbyqrozc, P. Jwfl, G. Rcrcrugk, O. Lviskyga, V. Bzspicsl, B. Ejhkwg, E. Whdtcu, Y. R. Qtxznjswy, U. O. Rfxqwa. Mshxhbmeg cpsqj ULL zzwc zopc ybcoyvgp pikvksdxihvijj atc crvcthcrr lmqod antkefij aggdxv. Oqfgosfdg 1662; 837(8):x510793.
EPV: gbkfa://kqa.ctk/53.1777/wnlkop.901584
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