完全自动化软骨横向放松时间 (T2) 和厚度分析的临床验证,使用定量DESS磁共振成像分析

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 放射学 放射学是一门学科.
• 整形外科 整形外科 整形外科

背景情况:

• 定量双回声稳定状态 (qDESS) MRI 可同时估计软骨T2和形态.
• 准确的软骨细分对于可靠的T2和厚度测量至关重要.
• 手动细分是耗时的,容易引起观察者之间的变化.

研究的目的:

• 在临床上验证使用卷积神经网络 (CNN) 进行 qDESS MRI 的全自动软骨细分技术.
• 为了评估由自动与手动细分得出的层状软骨T2测量的一致性.
• 为了比较前十字带 (ACL) 受伤的膝盖和控制膝盖之间的软骨T2和厚度.

主要方法:

• 从37名ACL受伤者和48名对照对象获得3D qDESS MRI扫描.
• 一个2D U-Net CNN模型被用于自动化股骨软骨细分.
• 使用非参数效果大小,在受伤,逆侧和对照膝盖之间比较了层状T2和软骨厚度.

主要成果:

• 自动细分在检测ACL受伤膝盖和对照膝盖之间的深软骨T2显著差异方面表现出与手动细分相似的灵敏度.
• 与相反的和健康的对照膝盖相比,在ACL受伤的膝盖中观察到更长的深T2值.
• 两组之间没有发现表面T2或软骨厚度的显著差异.

结论:

• 基于CNN的全自动QDESSMRI分析是评估层状软骨T2.2的敏感方法.
• 自动化技术的诊断性能与T2分析的手动细分相似.
• 这种自动化使qDESSMRI能够更容易地应用于更大的临床和研究数据集.