深度学习重建在肝脏扩散权重成像中的临床可行性:图像质量的提高和对明显扩散系数值的影响
Qian Chen1, Shu Fang2, Yang Yuchen3
1Department of Radiology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, NO. 197 Ruijin Er Road, Shanghai 200025, China; Department of Radiology, Key Laboratory of Cancer Prevention and Therapy, Tianjin Medical University Cancer Institute & Hospital, National Clinical Research Center for Cancer, Huan-Hu-Xi Road, Ti-Yuan-Bei, He Xi District, Tianjin 300060, China.
European journal of radiology
|October 20, 2023
概括
深度学习重建 (DLR) 提高了肝脏扩散加权成像 (DWI) 质量3特斯拉. 虽然DLR降低了明显扩散系数 (ADC) 值,但它保持了恶性瘤检测的诊断性能.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 肝脏扩散权重成像 (DWI) 被低分辨率,噪音和文物所挑战.
- 深度学习重建 (DLR) 为改善图像质量提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 为了评估DLR对肝脏DWI图像质量的影响.
- 评估DLR对3特斯拉的肝损伤明显扩散系数 (ADC) 量化的影响.
主要方法:
- 预期研究重建肝脏DWI (b值0,50,800秒/mm2) 有或没有DLR.
- 使用利克特分数,SNR,CNR和边界清晰度来评估图像质量.
- 测量了病变的ADC值;进行幻影实验以分析ADC变化.
主要成果:
- 与非DLR相比,DLR显著提高了定性得分,SNR,CNR和边界清晰度.
- 在恶性瘤中,DLR降低了ADC值 (P < 0.001).
- 在DLR和非DLR组之间检测恶性瘤的诊断性能没有显著差异 (P = 57.3).
结论:
- DLR在3T时提高了肝脏DWI的图像质量.
- DLR会改变ADC值,但不会影响辨别恶性瘤的诊断准确性.
