DIRECT INFERENCE BASED ON UNDERSAMPLED MRI DATA OF HUMANS OR ANIMALS

The present invention relates to a computer implemented method for identification of at least one predetermined medically relevant feature in undersampled MRI data (300) of a living being of a predefined species with an inference module (200), the method comprising the steps of: a) analysing undersampled MRI data (300) of a living being of the predefined species for identifying at least one predetermined medically relevant feature using a machine learning module (204) that is trained for identifying the at least one predetermined medically relevant feature in living beings of the predefined species from undersampled MRI data (300), and b) classifying the undersampled MRI data (300) of the living being of the predefined species based on the result of the identification of the at least one predetermined medically relevant feature, wherein the undersampled MRI data (300) comprises undersampled raw MRI data, comprising a plurality of time dependent signals for different phases, and/or processed MRI data, obtained from processing undersampled raw MRI data, wherein the method is conducted using an inference module (200). La présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour l'identification d'au moins une caractéristique médicalement pertinente prédéterminée dans des données d'IRM sous-échantillonnées (300) d'un être vivant d'une espèce prédéfinie avec un module d'inférence (200), le procédé comprenant les étapes consistant à : a) analyser des données d'IRM sous-échantillonnées (300) d'un être vivant de l'espèce prédéfinie pour identifier au moins une caractéristique médicalement pertinente prédéterminée à l'aide d'un module d'apprentissage automatique (204) qui est entraîné pour identifier l'au moins une caractéristique médicalement pertinente prédéterminée chez l'être vivant de l'espèce prédéfinie à partir des données d'IRM sous-échantillonnées (300), et b) classifier les données d'IRM sous-échantillonnées (300) de l'être vivant de l'espèce prédéfinie sur la base du résultat de l'identification de l'au moins une caractéristique médicalement pertinente prédéterminée, les données d'IRM sous-échantillonnées (300) comprenant des données d'IRM brutes sous-échantillonnées, comprenant une pluralité de signaux dépendant du temps pour différentes phases et/ou des données d'IRM traitées, obtenues à partir du traitement de données d'IRM brutes sous-échantillonnées, le procédé étant mis en œuvre à l'aide d'un module d'inférence (200).