A Review of Electromagnetic Elimination Methods for low-field portable MRI scanner

本文全面分析了传统和深度学习方法在消除MRI系统中的电磁干扰（EMI）方面的应用。我们探讨了传统分析和自适应EMI消除技术的基本原理和实现，以及尖端的深度学习方法。通过详细比较，突出了每种方法的优势和局限性。讨论了利用多个外部EMI接收线圈和分析技术的主动EMI消除的最新进展，以及深度学习方法的卓越性能，它们利用在大量MRI数据上训练的神经网络。虽然深度学习方法在EMI抑制方面表现出显著的改进，提高了MRI技术的诊断能力和可访问性，但在生产和商业应用中也引入了潜在的安全和安全问题。本研究强调需要解决这些挑战，以充分实现深度学习在EMI消除方面的优势。研究结果表明，需要采用平衡的方法，将传统方法的可靠性与深度学习的先进能力相结合，以开发更加健壮和有效的MRI系统EMI抑制策略。

本论文旨在综合分析传统和深度学习方法在MRI系统中消除电磁干扰的效果和局限性，并探讨最新的主动电磁干扰消除技术和多个外部EMI接收线圈的分析技术。同时，还需要解决深度学习方法在生产和商业应用中可能带来的安全隐患和风险问题。

论文提出了一种平衡的方法，将传统方法的可靠性与深度学习的先进能力相结合，以开发更强大和有效的MRI系统中的EMI抑制策略。

本文详细比较了传统和深度学习方法在EMI消除方面的优缺点，并强调了深度学习方法在EMI抑制方面的显着改进。论文还探讨了最新的主动EMI消除技术和多个外部EMI接收线圈的分析技术，并讨论了深度学习方法可能带来的潜在安全和安全问题。研究表明，需要采用平衡的方法，将传统方法的可靠性与深度学习的先进能力相结合，以开发更强大和有效的EMI抑制策略。

最近的相关研究包括：1. A Deep Learning Approach to EMI Suppression in MRI Systems; 2. Active EMI Elimination in MRI Using Multiple External EMI Receiver Coils and Analytical Techniques; 3. An Overview of EMI Suppression Techniques for MRI Systems.