Investigative Radiology：如何做到用最少的造影剂获得最清晰的MRI图像呢？

现阶段，磁共振成像（MRI）是检测和评估脑肿瘤的首选方法。在过去的几十年里，MRI的灵敏度（SE）不断提高，可以发现更小的肿瘤，从而更早地开始治疗，最终改善了病人的生存和生活质量。随着技术的发展，静脉注射钆基造影剂（GBCA）对提高MRI SE特别有效，已经成为一项常规检查被临床广泛使用。然而，最近有证据表明钆可在各种组织中的沉积，因此很多学者提出了对GBCA安全性的疑虑。

为了在不增加GBCA剂量的情况下提高增强MRI的SE，在最近的文献中可以发现几条研究途径。首先，具有改进的化学特性的新GBCA可以在不增加钆的注射剂量的情况下提高图像对比度。同样，最近一项概念验证研究引入了T1弛豫增强稳态序列，与变质梯度回波T1序列相比，其肿瘤与脑组织的对比度提高了一倍。越来越多的深度学习方法提供了不同的算法，从一般的MRI降噪到动脉自旋标记改进或正电子发射断层扫描/MR衰减校正，其中最大强度投影可以增加涡轮自旋回波序列的SE。但据我们所知，这种技术从未在常规全剂量序列中进行过评估。

近日，发表在Investigative Radiology杂志的一项研究介绍了一种深度学习方法，该方法可以放大GBCA注射对梯度回波脑部T1磁共振成像质量、对比度水平和病变明显性的有益影响，为减少造影剂负担、提高图像质量及诊断准确性提供了技术支持。

本研究于2019年11月至2021年3月期间获得了总共250个多参数脑部MRI进入研究。确定了独立的训练（107例；年龄，55±14岁；58名女性）和测试（79例；年龄，59±14岁；41名女性）样本。患者有胶质瘤、脑转移瘤、脑膜瘤或无增强病变。所有病例都获得了梯度回波和涡轮自旋回波的可变翻转角对比后T1序列。对于构成训练样本的病例，还获得了使用0.025mmol/kg注射造影剂的 "低剂量 "对比后梯度回波T1图像。以标准剂量的T1磁共振成像为参考训练一个深度神经网络，并合成增强低剂量的T1采集。训练完成后，对比剂增强网络被用来处理测试的梯度回波T1图像。然后由2名经验丰富的神经放射学家进行阅读，以涡轮自旋回波序列作为参考从对比度增强和病变检测性能方面评估原始和处理后的T1 MRI序列。 

在对比度-噪声比（44.5比9.1和16.8；P<0.001）、病变-脑实质比（1.66比1.31和1.44；P<0.001）和对比度增强百分比（112.4%比85.6%和92.2%；P<0.001）方面，处理后的图像优于原始梯度回波和参考涡轮自旋回波T1序列。两位读者都更倾向于经过处理的T1的整体图像质量（平均评分为3.4/4 vs 2.7/4；P < 0.001）。最后，对于大于10毫米的病变，建议的处理方法将梯度回波T1 MRI的平均敏感性从88%提高到96%（P = 0.008），而在错误检测率方面没有发现差异（两种情况下每例0.02；P > 0.99）。当考虑到所有大于5毫米的病变时，也观察到同样的效果：敏感性从70%增加到85%（P < 0.001），而错误检测率仍然相似（每例0.04 vs 0.06；P = 0.48）。将所有病变包括在内，无论其大小如何，原始和处理后的T1图像的敏感性分别为59%和75%（P < 0.001），相应的错误检测率分别为每例0.05和0.14（P = 0.06）。 

图 T2-Flair、T1c、T1c-pro和T1c-vfa图像的轴位层面的示例（列，从左到右）。前3行对应的是有脑转移的病人。与预测的T1c序列相比，这些转移灶在T1c-pro图像中显得更加明亮，脑实质也显得更平滑。第四行对应的是一位胶质瘤患者，其内部形态在后处理的T1c-pro图像上比T1c-vfa序列更清晰。最后一行对应的是一个病例，由于其大环形伪影而被排除在测试样本之外。后处理的T1c-pro图像也出现了伪影，但与T1c和T1c-vfa序列相比，其程度较小

本研究表明，本研究所提出的深度学习方法成功地放大了注射造影剂对梯度回波T1磁共振成像的有利影响，使其SE提高了16%。

原文出处：

Alexandre Bône,Samy Ammari,Yves Menu,et al.From Dose Reduction to Contrast Maximization: Can Deep Learning Amplify the Impact of Contrast Media on Brain Magnetic Resonance Image Quality? A Reader Study.DOI:10.1097/RLI.0000000000000867