深度学习加速非对比缩短肝脏MRI用于检测恶性焦点肝损伤:双中心验证

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:

• 标准的缩写MRI (AMRI_STD) 协议用于肝脏成像.
• 深度学习 (DL) 加速为提高MRI效率和质量提供了潜力.

研究的目的:

• 为了比较深度学习加速非增强缩写MRI (AMRI_DL) 协议与标准AMRI (AMRI_STD) 协议.
• 为了评估图像质量和肝脏恶性焦点病变检测的差异.

主要方法:

• 155名接受AMRI_STD和AMRI_DL (包括DL加速SSFSE_DL和DWI_DL) 的患者的回顾性研究.
• 幻影实验评估了SNR,CNR和ADC值.
• 三位审查员评估图像质量 (利克尔特尺度) 并检测出恶性病变;使用威尔科克森签名等级测试和后勤回归进行统计比较.

主要成果:

• 对于恶性病变,AMRI_DL显示了与AMRI_STD相比的每病变敏感性 (97.6%).
• AMRI_DL显示出优越的图像质量 (清晰度,更少的文物,更少的噪音,P < 0.001) 并将扫描时间缩短了50%左右.
• 在慢性肝病患者中检测HCC时,AMRI_DL敏感度为96.6%,而AMRI_STD的96.5%.

结论:

• 该AMRI_DL协议为检测恶性肝病变,包括HCC.提供了非劣质的灵敏度.
• 与AMRI_STD相比,AMRI_DL显著提高图像质量,并将检查时间减少约50%.