头部和部扩散权重MR成像的质量使用定期旋转的重叠平行线与增强重建 (PROPELLER) 序列和深度学习重建的组合
Taro Fujiwara1, Noriyuki Fujima2, Hiroyuki Hamaguchi1
1Department of Radiological Technology, Hokkaido University Hospital, Sapporo Hokkaido, Japan.
基于深度学习的重建 (DLR) 显著增强了定期旋转的重叠平行线,用于头部和部成像的增强的重建-扩散加权成像 (PROPELLER-DWI). 与传统方法相比,这种先进的技术提供了更优质的图像质量和更少的文物.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 扩散加权成像是一种扩散加权成像.
背景情况:
- 扩散加权成像 (DWI) 对于头部和部成像至关重要.
- 传统的一次射击回声平面成像 (EPI) -DWI容易出现文物和几何扭曲.
- 定期旋转的重叠并行线与增强的重建 (PROPELLER) -DWI提供了改善图像质量的潜力.
研究的目的:
- 评估PROPELLER-DWI结合基于深度学习的重建 (DLR) 在头部和部成像中的有效性.
- 为了比较PROPELLER-DWI与DLR在不同的强度与PROPELLER-DWI没有DLR.
- 为了比较DLR处理的PROPELLER-DWI与DLR处理的单枪EPI-DWI.
主要方法:
- 十个健康的成年人接受了三特斯拉MRI扫描.
- 获得的PROPELLER-DWI和EPI-DWI序列具有不同的深度学习强度 (DLS) 值 (关闭,低,中,高).
- 定量分析包括信号与噪声比率 (SNR),对比率和显微扩散系数 (ADC) 地图上的变化系数 (CV). 定性分析评估了整体图像质量,几何扭曲和文物.
主要成果:
- 增加DLS水平改善了PROPELLER-DWI和EPI-DWI的ADC地图上的SNR,并减少了CV.
- 与没有DLR的PROPELLER-DWI相比,使用DLR的PROPELLER-DWI显示出明显更好的整体图像质量,减少几何扭曲,以及更少的文物.
- 在定性评估中,PROPELLER-DWI与DLR的表现优于EPI-DWI与DLR.
结论:
- 基于PROPELLER的采集与DLR相结合,显著提高了头部和部DWI的图像质量.
- 这种技术提供了视觉上优异的图像,使其在临床上对头部和部放射学具有价值.
- 与PROPELLER-DWI的DLR集成代表了头部和部成像方面的重大进步.
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