MRIQT – KI-gestützte Verbesserung der Bildqualität in der neonatalen Ultra-Niedrigfeld-MRT

Hintergrund: Die frühzeitige Erkennung neonataler Hirnverletzungen ist entscheidend für Prognoseabschätzung und Therapieplanung. Die konventionelle MRT (1, 5-3 T) gilt als diagnostischer Goldstandard, ist bei Neugeborenen jedoch oft eingeschränkt verfügbar, zB durch Transportaufwand, Sedierung und langen Untersuchungszeiten. Portable Ultra-Niedrigfeld-MRT (uLF-MRT, 64 mT) ermöglicht eine sedierungsfreie Bildgebung direkt am Bett, liefert jedoch bislang aufgrund von starkem Rauschen und reduziertem Kontrast nur eingeschränkt verwertbare Befunde.Zielsetzung: Ziel dieser Studie war es, die klinische Nutzbarkeit der uLF-MRT durch ein KI-basiertes Verfahren zu verbessern, sodass eine zuverlässigere Beurteilung neonataler Hirnstrukturen und häufiger Pathologien möglich wird.Methodik: Wir entwickelten MRIQT, ein KI-Verfahren auf Basis moderner Diffusionsmodelle, das speziell für neonatale …