抽象的な
磁気共鳴画像法（MRI）は獣医診断を変革しましたが、特に検査中に動物を鎮静させる必要があるため、その長いシーケンス時間は問題となる可能性があります。残念ながら、シーケンス時間を短縮すると、画像全体の品質と診断の信頼性が低下します。そこで、私たちはHawkAIと呼ばれる生成敵対ネットワークベースのノイズ除去アルゴリズムを開発しました。この研究では、標準治療（SOC）MRIシーケンスとより高速なシーケンスを取得し、後者にHawkAIを適用しました。その後、放射線科医に、さまざまな要素に基づいて、提案された2つの画像をリッカート尺度（1がHawkAIを強く好む、5がSOCを強く好む）を使用して定性的に評価するように依頼しました。目的は、信号対雑音比（SNR）と診断に関して、少なくとも2つのシーケンス間に好みがないことを証明することでした。 SNRに関してはHawkAIがわずかに好まれ（信頼区間（CI）は[1.924–2.176]）、アーティファクトの有無、診断の妥当性、病変の視認性に関してはどちらにも好みはなく（それぞれのCIは[2.933–3.113]、[2.808–3.132]、[2.941–3.119]）、空間分解能と画像コントラストに関してはSOCがわずかに好まれました（それぞれのCIは[3.153–3.453]、[3.072–3.348]）。これは、より長い取得時間と比較して大きな欠点なく、2倍の速さで画像を取得できる可能性を示しています。