从压缩感知到深度学习MR:患者队列中的比较双心脏功能分析

科学领域:

• 心血管成像 - 心血管成像
• 医学物理 医学物理
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 传统的cine (Conv-cine) MRI在患有呼吸阻塞困难的患者中面临着挑战.
• 压缩传感 (CS) cine提供解决方案,但重建时间很长.
• 人工智能 (AI) 电影显示了快速心脏成像的潜力.

研究的目的:

• 将CS-cine和AI-cine与Conv-cine进行比较,以确定双心脏功能,图像质量和重建时间.
• 评估定量双心膜参数和主观图像质量.
• 评估新型电影技术的临床实用性.

主要方法:

• 这是一项前性研究,涉及70名患者 (39±15岁,54.3%男性) 使用3TMRI.
• 通过平衡稳定状态自由前行梯度回声序获得.
• 放射科医生对双心膜参数和图像质量的独立评估;扫描和重建时间记录.

主要成果:

• 与Conv-cine (P>0.05) 相比,CS-cine和AI-cine在双心功能上没有显著差异.
• 与Conv-cine相比,CS-cine和AI-cine都显著减少了扫描时间.
• 与Conv-cine相比,AI-cine显示出类似的图像质量,而CS-cine显示出较低的分数;与CS-cine相比,AI-cine大幅减少了重建时间.

结论:

• 通过CS-cine和AI-cine,可以在一口气内进行全心心脏影像成像.
• 这两种技术都可以补充传统的电影MRI用于双心脏功能评估.
• 对于有呼吸限制的患者来说,AI-cine和CS-cine是有益的.