优化婴儿磁共振成像效率:深度学习辅助的和包装技术与使用婴儿磁共振成像稳定器在4个月以下的婴儿中的全身麻醉相比

科学领域:

• 儿科放射学 儿科放射学
• 医学成像技术 医学成像技术
• 麻醉学 麻醉学

背景情况:

• 婴儿MRI经常受到运动的阻碍,需要全身麻醉 (GA),这带有风险并增加了手术时间.
• 料和包装 (FW) 技术提供了一个无镇静的替代方案,但可以通过运动来限制.
• 深度学习 (DL) 图像重建可以缩短MRI采集时间并提高图像质量.

研究的目的:

• 评估DL-FW路径是否减少了与GA相比,4个月以下的婴儿的MRI房间周转时间.
• 评估DL-FW作为一种缓解麻醉的方法的效率和安全性.

主要方法:

• 一个单一中心的回顾性研究包括年龄小于4个月的婴儿接受大脑MRI.
• 婴儿被分为两个组:DL-FW和GA.
• 主要终点是MRI房间周转时间,使用曼-惠特尼U测试和霍奇斯-莱曼估计器进行分析.

主要成果:

• 与GA组相比,DL-FW组的周转时间明显较短 (中位数为23分钟),GA组的周转时间 (中位数为30分钟).
• DL-FW路径导致交换时间中位数减少7分钟 (~23%).
• 在分析的队列中没有报告缺失的数据.

结论:

• 使用婴儿MRI稳定器的DL-FW途径与MRI房间周转时间比GA要短得多.
• DL-FW支持使用这种缓解麻醉的方法,这可能会提高婴儿MRI的工作流程和患者安全.
• 这种方法为年幼婴儿的大脑MRI提供了GA的有希望的替代方案.