European Radiology:人工智能实现快速膝关节MR成像的可行性

2024-04-20 shaosai MedSci原创 发表于上海

基于人工智能的重建方法通过卷积神经网络从大量完全采样的MR图像中预学习图像结构信息,并将预训练的知识应用于欠采样图像重建,允许高加速水平,并可同时保持高图像质量和潜力。

磁共振成像MRI对膝关节结构异常的显示具有突出的优势,是目前最常见的检查之一。与其他方式相比MRI采集的一个主要挑战是扫描持续时间延长,较长的扫描时间会增加运动伪影干扰的可能性,尤其是在膝关节疼痛的患者中,甚至导致扫描失败。因此,开发先进的加速扫描协议对临床意义重大

基于人工智能 (AD的加速核磁共振成像尚处于起步阶段,但近年来已经取得了重大进展虽然临床上已经提出了几种先进的技术来减少图像获取时间然而在传统的加速方法可能会导致信号-噪声比 (SNR) 的降低和图像伪影的增加,限制了进一步加速扫描的可行性 。基于人工智能的重建方法通过卷积神经网络从大量完全采样的MR图像中预学习图像结构信息,并将预训练的知识应用于欠采样图像重建,允许高加速水平,并可同时保持高图像质量和潜力。

然而,在临床实践中,基于人工智能的图像重建必须是现实的,以确保正确的诊断。虽然以前的一些研究调查了基于人工智能的重建的应用,迄今为止研究的主要局限性是缺乏诊断信息内容和基础事实,这限制了对临床应用的发展因此,基于人工智能的加速方法进入临床实践仍然存在挑战。

近日,发表在European Radiology杂志上的一篇研究评价了人工智能辅助压缩感知(ACS)加速二维快速自旋回波MRI与标准平行成像(PI)在临床3.0T膝关节快速扫描中的图像质量和诊断性能。

项前瞻性研究在2022年3月至9月期间招募了130名连续参与者。MRI扫描程序包括一个8.0 min PI方案和两个ACS方案(3.5 min和2.0 min)。通过边缘上升距离(ERD)和信噪比(SNR)对图像质量进行定量评价。Shapiro-Wilk检验采用弗里德曼检验和事后分析。三位放射科医生独立评估每位参与者的图像质量。使用Fleiss κ分析比较阅读器间协议和协议间协议采用DeLong试验对各方案的诊断性能进行了研究和比较。差异有统计学意义的阈值为p < 0.05。

共150例膝关节MRI检查构成研究队列。采用ACS方案对4个常规序列进行定量评估,信噪比显著提高(p < 0.001), ERD显著降低或与PI方案相当。对于评估的异常,阅读器之间(κ = 0.75-0.98)和协议之间(κ = 0.73-0.98)的类内相关系数从中等到显著不等。对于半月板撕裂、十字韧带撕裂和软骨缺损,ACS方案的诊断性能与PI方案相当(Delong检验,p > 0.05)。


 
 三种不同扫描协议的诊断性能

本项研究表明,与传统的PI采集相比,新的ACS方案显示出更好的图像质量,并且可以实现等效的结构异常检测,同时将采集时间缩短一半,为更多患者提高了膝关节MRI的效率和可及性,具有显著的临床优势。

原文出处:

Qizheng Wang,Weili Zhao,Xiaoying Xing,et al.Feasibility of AI-assisted compressed sensing protocols in knee MR imaging: a prospective multi-reader study.DOI:10.1007/s00330-023-09823-6

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    2024-04-20 yangchou

    好文章,谢谢分享。

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