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A foundational AI-MRI framework for self-supervised discovery of transformative low-field MRI techniques

Projektbeschreibung

KI-gestützte Magnetresonanztomographie

Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist eine nicht-invasive Technik, die mit Hilfe von Magnetfeldern und Radiowellen hochauflösende Bilder von Geweben und Organen erzeugen kann. Somit kann sie eingesetzt werden, um Krankheiten ohne Strahlenbelastung zu diagnostizieren. Die damit verbundenen hohen Kosten schränken jedoch die klinische Anwendbarkeit ein. Niederfeld-MRT arbeitet mit niedrigeren Magnetfeldstärken und verspricht erschwingliche, tragbare Bildgebung. Allerdings ist die Bildqualität nicht ausreichend. Das ERC-finanzierte Projekt NEW-CONTRAST-MRI schlägt vor, KI in ein selbstüberwachtes System zur Optimierung von Testparametern zu integrieren. Es wird erwartet, dass dies das Scannen beschleunigt und die Bildqualität und den Kontrast verbessert. Somit wäre die Niederfeld-MRT eine Modalität, die sich für klinische Umgebungen mit niedrigen Ressourcenkapazitäten eignet.

Ziel

Magnetic resonance imaging (MRI) is crucial to healthcare for its radiation-free, high-quality scans, but its high cost leaves 70% of the global population without access. Emerging low-field MRI technology offers affordable, portable systems with transformative potential, but faces critical challenges: long scan times, low signal-to-noise ratio (SNR), and poor tissue contrast, which makes some tissues indistinguishable. Although contrast agents help, they add risks. Early studies showed that low-field MRI can detect cancer without contrast agents using unique pulse sequences, but those are manually designed and slow. Recently, AI has been adopted for clinical high-field MRI, but AI pulse-sequence optimization relies on supervised learning, limiting discovery, AI theory is scarce, and simulations do not fully capture MRI’s complex spin dynamics. Moreover, AI use in low-field MRI remains mostly focused on image post-processing, while pulse sequence design, sampling, and reconstruction remain traditional and suboptimal.

I propose to develop a foundational AI framework that will transform low-field MRI into a rapid, high-quality modality. To break the barriers posed by supervised AI and simulations, my key innovation is an integrated AI-MRI framework, where on-the-fly MRI measurements guide a self-supervised AI search through the parameter space. Leveraging AI foundations I have recently developed, the framework will jointly optimize pulse sequences, sampling, and reconstruction to revolutionize imaging. Specific aims: (1) speed up MRI by an order of magnitude; (2) establish AI theory; (3) build the framework and develop cutting-edge sequences for optimal tissue contrast; and (4) demonstrate these in human scans with my lab’s low-field MRI. Preliminary results support the feasibility of our design aims. This project will transform low-field MRI into a fast, affordable, contrast-agent-free tool with broad clinical applications, particularly in low-income regions.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

TECHNION - ISRAEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Netto-EU-Beitrag
€ 1 812 500,00
Adresse
SENATE BUILDING TECHNION CITY
32000 Haifa
Israel
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 1 812 500,00

Begünstigte (1)