Resumo
A ressonância magnética (RM) mudou o diagnóstico veterinário, mas o tempo prolongado das sequências pode ser problemático, sobretudo porque os animais precisam de ser sedados durante o exame. No entanto, tempos de aquisição mais curtos podem reduzir a qualidade global da imagem e a fiabilidade do diagnóstico. Por isso, desenvolvemos um algoritmo de desruidificação baseado numa rede generativa adversarial, denominado HawkAI. Neste estudo, foi adquirida uma sequência de RM de padrão de referência (SOC), seguida de uma sequência mais rápida, à qual foi aplicado o HawkAI.Em seguida, foi pedido aos radiologistas que avaliassem qualitativamente as duas imagens propostas com base em diferentes fatores, utilizando uma escala de Likert, em que 1 correspondia a uma forte preferência pelo HawkAI e 5 a uma forte preferência pela sequência SOC. O objetivo era demonstrar que, pelo menos, não existia preferência entre as duas sequências em termos de relação sinal-ruído (SNR) e diagnóstico. Os radiologistas demonstraram uma ligeira preferência pelo HawkAI em termos de SNR, com um intervalo de confiança (IC) de [1,924–2,176]. Não houve preferência em termos de presença de artefactos, pertinência diagnóstica e conspicuidade das lesões, com IC respetivos de [2,933–3,113], [2,808–3,132] e [2,941–3,119]. Foi observada uma preferência muito ligeira pela sequência SOC em termos de resolução espacial e contraste da imagem, com IC respetivos de [3,153–3,453] e [3,072–3,348]. Isto demonstra a possibilidade de adquirir imagens duas vezes mais rapidamente, sem inconvenientes relevantes em comparação com uma aquisição mais longa.
