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深度学习重建技术在优化前列腺磁共振T2加权成像扫描时间和图像质量中的应用价值
被引量：
12
1
作者
王绎忱
张馨心
+4 位作者
胡满仓
王思聪
李敏
赵心明
陈雁
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期48-52,59,共6页
目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DLR)技术在提高前列腺MRI T2加权成像(T2 weighted imaging, T2WI)图像质量及缩短扫描时间中的应用价值。材料与方法 本研究前瞻连续纳入未经治疗的可疑前列腺病变的受试者,分别...
目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DLR)技术在提高前列腺MRI T2加权成像(T2 weighted imaging, T2WI)图像质量及缩短扫描时间中的应用价值。材料与方法 本研究前瞻连续纳入未经治疗的可疑前列腺病变的受试者,分别行前列腺MRI常规快速自旋回波(fast-spin echo, FSE)-T2WI和DLR快速FSE-T2WI扫描,并保存未应用DLR的原始快速FSE-T2WI。由2名研究者分别对三组T2WI(常规T2WI、快速T2WI和DLR快速T2WI)的整体图像质量和图像伪影进行图像质量主观评价(5分标准)。由1名研究者测量前列腺正常外周带、正常移行带和病变的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)以及与髂腰肌的对比噪声比(contrast-to-noise ratio, CNR)。对正态分布和非正态分布的数据分别进行单因素方差分析和Kruskal-Wallis检验,比较分析三组T2WI图像的主观评分和客观指标的差异。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient, ICC)评估研究者之间主观评分和病灶前列腺影像报告和数据系统2.1版(Prostate Imaging-Reporting and Data System version 2.1, PI-RADS v2.1)评分的一致性。结果 本研究共纳入35名受试者(38个前列腺病灶)。DLR快速FSE-T2WI较常规FSE-T2WI扫描时间缩短了32.1%。两位研究者的评分结果均显示,常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI的整体图像质量评分、前列腺包膜显示清晰度和前列腺病变显示清晰度均存在显著差异(P<0.05);但在伪影评分上差异无统计学意义(P>0.05)。三组FSE-T2WI图像的前列腺外周带、移行带和病灶的SNR、CNR间差异具有统计学意义(P<0.05)。应用三组T2WI图像进行前列腺病变的PI-RADS v2.1评分具有很好的一致性。结论 DLR可以显著改善快速采集MRI序列的图像质量,有利于促进前列腺快速MRI序列的临床应用。
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关键词
前列腺
深度学习重建技术
磁共振成像
前列腺影像报告和数据系统
信噪比
对比噪声比
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职称材料
基于深度学习的加速T1WI和T2WI序列在头颈部肿瘤中的应用价值
2
作者
王天娇
王沄
+9 位作者
陈钰
苏童
曲江明
徐振潭
王晓
张竹花
薛华丹
付海鸿
冯逢
金征宇
《磁共振成像》
北大核心
2025年第9期60-65,共6页
目的探讨基于深度学习(deep learning,DL)的加速T1加权成像(T1 weighted imaging,T1WI)和T2加权成像(T2weighted imaging,T2WI)序列在头颈部肿瘤中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入35例未经治疗的头颈部肿瘤患者,同时接受头颈部MRI标...
目的探讨基于深度学习(deep learning,DL)的加速T1加权成像(T1 weighted imaging,T1WI)和T2加权成像(T2weighted imaging,T2WI)序列在头颈部肿瘤中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入35例未经治疗的头颈部肿瘤患者,同时接受头颈部MRI标准序列(T1WI、T2WI-Dixon)和DL序列(DL-T1WI、DL-T2WI-Dixon)扫描。图像质量的主观评估由2名放射科医生采用5分评分法分别对标准序列和DL序列的整体图像质量、伪影以及病变显示清晰度进行评分。图像质量的客观评估由1名放射科医生计算标准序列和DL序列中肌肉、脂肪和肿瘤的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及肿瘤的对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)。采用Kruskal-Wallis检验方法对比标准序列和DL序列的扫描时间和图像质量评分。结果DL-T1WI(89s)和DL-T2WI-Dixon(101 s)序列的扫描时间较标准T1WI(164 s)和T2WI-Dixon(188 s)序列均缩短了46%。在整体图像质量、伪影以及病变显示清晰度方面,DL-T1WI和DL-T2WI-Dixon序列与标准T1WI和T2WI-Dixon序列之间差异无统计学意义(P均>0.05)。DL-T1WI序列在脂肪和肿瘤的SNR及肿瘤的CNR与标准T1WI序列差异无统计学意义(P均>0.05)。DL-T2WI-Dixon序列在肌肉、肿瘤和脂肪的SNR及肿瘤的CNR与标准T2WI-Dixon序列差异也无统计学意义(P均>0.05)。结论基于DL的加速MRI序列可以有效地减少头颈部肿瘤患者的扫描时间。除DL-T1WI序列在肌肉处的SNR外,DL序列的其余客观图像质量指标均与标准序列相当,且与标准T1WI和T2WI-Dixon序列相比,DL-T1WI和DL-T2WI-Dixon加速序列可以保持优良的主观图像质量。
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关键词
头颈部肿瘤
深度学习重建技术
磁共振成像
信噪比
对比噪声比
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职称材料
题名
深度学习重建技术在优化前列腺磁共振T2加权成像扫描时间和图像质量中的应用价值
被引量：
12
1
作者
王绎忱
张馨心
胡满仓
王思聪
李敏
赵心明
陈雁
机构
国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院影像诊断科
通用电气医疗(中国)有限公司
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期48-52,59,共6页
基金
中国癌症基金会北京希望马拉松专项基金(编号:LC2022A12)。
文摘
目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DLR)技术在提高前列腺MRI T2加权成像(T2 weighted imaging, T2WI)图像质量及缩短扫描时间中的应用价值。材料与方法 本研究前瞻连续纳入未经治疗的可疑前列腺病变的受试者,分别行前列腺MRI常规快速自旋回波(fast-spin echo, FSE)-T2WI和DLR快速FSE-T2WI扫描,并保存未应用DLR的原始快速FSE-T2WI。由2名研究者分别对三组T2WI(常规T2WI、快速T2WI和DLR快速T2WI)的整体图像质量和图像伪影进行图像质量主观评价(5分标准)。由1名研究者测量前列腺正常外周带、正常移行带和病变的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)以及与髂腰肌的对比噪声比(contrast-to-noise ratio, CNR)。对正态分布和非正态分布的数据分别进行单因素方差分析和Kruskal-Wallis检验,比较分析三组T2WI图像的主观评分和客观指标的差异。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient, ICC)评估研究者之间主观评分和病灶前列腺影像报告和数据系统2.1版(Prostate Imaging-Reporting and Data System version 2.1, PI-RADS v2.1)评分的一致性。结果 本研究共纳入35名受试者(38个前列腺病灶)。DLR快速FSE-T2WI较常规FSE-T2WI扫描时间缩短了32.1%。两位研究者的评分结果均显示,常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI的整体图像质量评分、前列腺包膜显示清晰度和前列腺病变显示清晰度均存在显著差异(P<0.05);但在伪影评分上差异无统计学意义(P>0.05)。三组FSE-T2WI图像的前列腺外周带、移行带和病灶的SNR、CNR间差异具有统计学意义(P<0.05)。应用三组T2WI图像进行前列腺病变的PI-RADS v2.1评分具有很好的一致性。结论 DLR可以显著改善快速采集MRI序列的图像质量,有利于促进前列腺快速MRI序列的临床应用。
关键词
前列腺
深度学习重建技术
磁共振成像
前列腺影像报告和数据系统
信噪比
对比噪声比
Keywords
prostate
deep learning reconstruction
magnetic resonance image
Prostate Imaging Reporting and Data System
signal-to-noise ratio
contrast-to-noise ratio
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R697.3 [医药卫生—泌尿科学]
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职称材料
题名
基于深度学习的加速T1WI和T2WI序列在头颈部肿瘤中的应用价值
2
作者
王天娇
王沄
陈钰
苏童
曲江明
徐振潭
王晓
张竹花
薛华丹
付海鸿
冯逢
金征宇
机构
中国医学科学院北京协和医院放射科
出处
《磁共振成像》
北大核心
2025年第9期60-65,共6页
基金
国家自然科学基金项目(编号:82371962)
中央高水平医院临床科研专项(编号:2022-PUMCH-B-067)。
文摘
目的探讨基于深度学习(deep learning,DL)的加速T1加权成像(T1 weighted imaging,T1WI)和T2加权成像(T2weighted imaging,T2WI)序列在头颈部肿瘤中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入35例未经治疗的头颈部肿瘤患者,同时接受头颈部MRI标准序列(T1WI、T2WI-Dixon)和DL序列(DL-T1WI、DL-T2WI-Dixon)扫描。图像质量的主观评估由2名放射科医生采用5分评分法分别对标准序列和DL序列的整体图像质量、伪影以及病变显示清晰度进行评分。图像质量的客观评估由1名放射科医生计算标准序列和DL序列中肌肉、脂肪和肿瘤的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及肿瘤的对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)。采用Kruskal-Wallis检验方法对比标准序列和DL序列的扫描时间和图像质量评分。结果DL-T1WI(89s)和DL-T2WI-Dixon(101 s)序列的扫描时间较标准T1WI(164 s)和T2WI-Dixon(188 s)序列均缩短了46%。在整体图像质量、伪影以及病变显示清晰度方面,DL-T1WI和DL-T2WI-Dixon序列与标准T1WI和T2WI-Dixon序列之间差异无统计学意义(P均>0.05)。DL-T1WI序列在脂肪和肿瘤的SNR及肿瘤的CNR与标准T1WI序列差异无统计学意义(P均>0.05)。DL-T2WI-Dixon序列在肌肉、肿瘤和脂肪的SNR及肿瘤的CNR与标准T2WI-Dixon序列差异也无统计学意义(P均>0.05)。结论基于DL的加速MRI序列可以有效地减少头颈部肿瘤患者的扫描时间。除DL-T1WI序列在肌肉处的SNR外,DL序列的其余客观图像质量指标均与标准序列相当,且与标准T1WI和T2WI-Dixon序列相比,DL-T1WI和DL-T2WI-Dixon加速序列可以保持优良的主观图像质量。
关键词
头颈部肿瘤
深度学习重建技术
磁共振成像
信噪比
对比噪声比
Keywords
head and neck tumors
deep learning reconstruction
magnetic resonance imaging
signal-to-noise ratio
contrast-to-noise ratio
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R73 [医药卫生—肿瘤]
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深度学习重建技术在优化前列腺磁共振T2加权成像扫描时间和图像质量中的应用价值
王绎忱
张馨心
胡满仓
王思聪
李敏
赵心明
陈雁
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023
12
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下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的加速T1WI和T2WI序列在头颈部肿瘤中的应用价值
王天娇
王沄
陈钰
苏童
曲江明
徐振潭
王晓
张竹花
薛华丹
付海鸿
冯逢
金征宇
《磁共振成像》
北大核心
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