深度学习重建技术在膝关节磁共振快速扫描中的应用研究

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中文摘要：目的:探讨深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)技术在膝关节磁共振加速扫描中的应用价值.方法:前瞻性收集2023年12月在广西医科大学第一附属医院就诊的25名健康志愿者,分别进行膝关节常规序列扫描(记为A组)和DLR试验序列扫描(B、C、D组)并记录扫描时间,对四组图像质量进行主观和客观评价.结果:对比常规序列A组,DLR快速序列B、C、D组PDWI矢状位扫描速度分别提升了16%、38%、52%.客观评价结果中,B组、C组优于A组,差异有统计学意义(P＜0.05),D组与A组差异无统计学意义(P＞0.05).主观评分结果中,B组、C组均优于A组,其中B组主观信噪比及总体图像质量与A组差异有统计学意义(P＜0.05);D组主观信噪比、清晰度、诊断置信度和总体图像质量评分低于A组,差异有统计学意义(P＜0.05).结论:DLR技术在膝关节MRI成像中不仅保证了图像质量,还提高了扫描速度.推荐在临床实践中采用平均次数为1、相位过采样为60%的PDWI序列结合DLR重建进行膝关节扫描,以实现时间效率和诊断准确率的双重提升.

作者：

温生廉、周春燚、曾自三

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作者单位：

广西医科大学第一附属医院放射科广西南宁 530021

关键词：

膝关节磁共振人工智能深度学习重建

基金：

广西自然科学基金面上项目广西壮族自治区卫生健康委自筹课题北京医学奖励基金会睿影基金

项目编号：

2023JJA141289Z20200866YXJL-2023-0866-0322

出版年：

2024

影像研究与医学应用

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(17)