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小视野扩散峰度成像技术在子宫内膜样腺癌分级评估中的价值研究 被引量:1
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作者 朱柳红 路伟宏 +4 位作者 王艳微 吴仆射 王福南 刘豪 周建军 《磁共振成像》 北大核心 2025年第2期77-82,共6页
目的探讨小视野扩散峰度成像(reduced field-of-view diffusion kurtosis imaging,rFOV-DKI)技术在鉴别子宫内膜样腺癌组织学分级中的潜力。材料与方法本研究共纳入48例经病理证实的子宫内膜样腺癌患者。依据国际妇产科联盟(The Interna... 目的探讨小视野扩散峰度成像(reduced field-of-view diffusion kurtosis imaging,rFOV-DKI)技术在鉴别子宫内膜样腺癌组织学分级中的潜力。材料与方法本研究共纳入48例经病理证实的子宫内膜样腺癌患者。依据国际妇产科联盟(The International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分级法,受试者分为低级别组(G1、G1~2和G2,n=30)和高级别组(G3,n=18)。所有受试者均于3.0 T MRI扫描仪下行常规盆腔平扫加增强及rFOV-DKI序列扫描。参照常规矢状位T2加权图像在rFOV-DKI序列图像手动勾画感兴趣区(region of interest,ROI)。计算ROI的扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)衍生参数,包括平均扩散率(mean diffusivity,MD)、轴向扩散率(axial diffusivity,Da)、径向扩散率(radial diffusivity,Dr)、平均峰度(mean kurtosis,MK)、轴向峰度(axial kurtosis,Ka)和径向峰度(radial kurtosis,Kr)。比较分析各rFOV-DKI参数在低级别组和高级别组间的差异,同时采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线方法评估每个参数的诊断性能。采用DeLong方法对比各参数ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)的差异。结果低级别组MD、Da和Dr的平均值[(0.93±0.08)μm^(2)/ms、(1.14±0.10)μm^(2)/ms、(0.83±0.08)μm^(2)/ms]高于高级别组的平均值[(0.80±0.08)μm^(2)/ms、(1.05±0.07)μm^(2)/ms、(0.74±0.06)μm^(2)/ms;P<0.05],而MK、Ka和Kr的平均值(1.15±0.10、1.36±0.10、0.97±0.13)则低于高级别组(1.33±0.11、1.64±0.11、1.08±0.09)(P<0.05)。Ka值在区分低级别组和高别级组时具有最高的诊断准确性,ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.98(95%CI:0.89~1.00),其次是MK[AUC=0.90(95%CI:0.78~0.97)]和MD[AUC=0.88(95%CI:0.76~0.96)]。MK与Ka和MD的AUC间差异均没有统计学意义(Z=1.81和0.53,P=0.07和0.59),而Ka和MD的AUC间差异具有统计学意义(Z=2.40,P=0.02)。在所有DKI衍生参数中,Ka在区分低级别组和高级别组方面表现最好,截断值为1.46,敏感度和特异度分别为100%和90%。结论基于非高斯扩散加权模型的rFOV-DKI可作为区分子宫内膜样腺癌组织学分级的潜在影像学工具,用于子宫内膜样腺癌的无创术前分级。 展开更多
关键词 子宫内膜样腺癌 磁共振成像 小视野扩散峰度成像 组织学分级 平均峰度 轴向峰度
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基于深度学习重建的卵巢高分辨单次激发快速自旋回波MRI在卵泡计数中的应用研究 被引量:1
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作者 杨仁杰 邹宇洁 +4 位作者 刘薇音 刘昌盛 文之 李亮 查云飞 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期50-55,61,共7页
目的与经阴道超声(transvaginal ultrasonography,TVUS)以及常规算法重建(conventional reconstruction,CR)的高分辨单次激发快速自旋回波(single-shot fast spin-echo,SSFSE)和螺旋桨(periodically rotated overlapping parallel lines... 目的与经阴道超声(transvaginal ultrasonography,TVUS)以及常规算法重建(conventional reconstruction,CR)的高分辨单次激发快速自旋回波(single-shot fast spin-echo,SSFSE)和螺旋桨(periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction,PROPELLER)T2WI图像进行比较,评估深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)的高分辨SSFSE图像在卵泡计数中的应用价值。材料与方法前瞻性招募临床确诊或疑似多囊卵巢综合征的患者进行卵巢MRI检查,无性生活史的患者同时接受TVUS检查。MRI扫描序列包括三平面高分辨PROPELLER和SSFSE序列,SSFSE序列同时采用DLR和CR,分别生成SSFSE-DLR和SSFSE-CR图像。SSFSE-DLR、SSFSE-CR以及PROPELLER图像间定性指标(模糊伪影、主观噪声、卵泡清晰性)的比较采用Wilcoxon秩和检验。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)和Bland-Altman法进行卵泡计数的重复性评估,同时采用配对t检验比较SSFSE-DLR的观察者内和观察者间差异的绝对值与SSFSE-CR和PROPELLER之间的显著性。基于SSFSE-DLR和TVUS的卵泡计数间比较采用配对t检验。结果24例患者接受了MRI检查,其中18例同时接受了TVUS检查。除SSFSE-DLR和PROPELLER的主观噪声评分差异无统计学意义(P>0.05)之外,观察者1对SSFSE-DLR的定性评价均优于SSFSE-CR和PROPELLER(P<0.05)。观察者2对SSFSE-DLR的定性评价均优于SSFSE-CR和PROPELLER(P<0.05)。SSFSE-DLR具有最高的ICC、最窄的95%一致性限度以及最小的观察者内和观察者间差异的绝对值(P<0.05),表现出最佳的卵泡计数可重复性。而且,SSFSE-DLR相比TVUS可以检出更多的卵泡(P<0.001)。结论深度学习重建的SSFSE图像能够显著改善卵泡显示的清晰性,从而提高卵泡计数的可重复性,可以作为识别多囊卵巢形态的更可靠的成像方法。 展开更多
关键词 多囊卵巢综合征 多囊卵巢 卵泡计数 深度学习重建 单次激发快速自旋回波 磁共振成像
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CT影像组学联合临床及CT特征预测胸腺上皮肿瘤TNM分期 被引量:2
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作者 刘晋 尹平 +1 位作者 王思聪 洪楠 《中国介入影像与治疗学》 北大核心 2024年第3期150-154,共5页
目的观察CT影像组学联合临床及CT特征预测胸腺上皮肿瘤(TET)TNM分期的价值。方法回顾性分析216例经手术病理证实的单发TET患者,以其中151例TNMⅠ期为早期组,将27例TNMⅢ期及38例Ⅳ期归为晚期组(n=65)。采用单因素分析组间临床资料及胸... 目的观察CT影像组学联合临床及CT特征预测胸腺上皮肿瘤(TET)TNM分期的价值。方法回顾性分析216例经手术病理证实的单发TET患者,以其中151例TNMⅠ期为早期组,将27例TNMⅢ期及38例Ⅳ期归为晚期组(n=65)。采用单因素分析组间临床资料及胸部CT表现。分别基于平扫(NECT)及增强CT(CECT)提取并筛选最佳影像组学特征,建立预测TET TNM分期的影像组学模型RM_(NECT)、RM_(CECT),联合组间差异有统计学意义的临床及CT特征构建RM_(NECT-临床)、RM_(CECT-临床)及RM_(NECT-临床-CT)、RM_(CECT-临床-CT)。按7∶3比例将患者分为训练集(n=151)及验证集(n=65),采用重复5折交叉验证法于训练集训练模型,并于验证集验证其效能。结果组间临床症状及CT所示病灶周围脂肪浸润、纵隔淋巴结肿大、胸腔积液差异均有统计学意义(P均<0.05)。分别基于NECT及CECT筛选出2个及9个最佳影像组学特征,以之构建相应模型。验证集中,RM_(NECT-临床)-CT预测TET TNM分期的AUC(0.864)高于RM_(NECT)及RM_(NECT-临床)(AUC=0.634、0.721,Z=3.081、2.937,P=0.002、0.003),RM_(CECT-临床-CT)的AUC(0.920)高于RM_(CECT)及RM_(CECT-临床)(AUC=0.689、0.751,Z=2.698、2.390,P=0.007、0.017)。结论CT影像组学联合临床及CT特征能有效预测TET TNM分期。 展开更多
关键词 胸腺肿瘤 肿瘤分期 体层摄影术 X线计算机 影像组学
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基于磁共振深度学习图像重建算法的心肌延迟强化在未识别心肌梗死中的应用
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作者 陆雪芳 闫玉辰 +3 位作者 龚威 权光南 刘薇音 查云飞 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期8-14,49,共8页
目的探讨基于磁共振深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法的心肌延迟强化(late gadolinium enhancement,LGE)提高临床未识别心肌梗死(unrecognized myocardial infarction,UMI)患者识别率的诊断价值。材料与方法前瞻性纳... 目的探讨基于磁共振深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法的心肌延迟强化(late gadolinium enhancement,LGE)提高临床未识别心肌梗死(unrecognized myocardial infarction,UMI)患者识别率的诊断价值。材料与方法前瞻性纳入2022年4月至2023年8月于我院就诊的可疑UMI并完成心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)检查的患者98例,分析常规重建的原始LGE(original LGE,LGE_(O))及通过DLR算法获得的LGE(DLR LGE,LGE_(DL))短轴位图像。测量两组图像心肌的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)、标准差(standard deviation,SD)。采用2~5倍标准差(2SD~5SD)法以及全宽半高(full width at half maximum,FWHM)法进行强化面积百分比(percentage of enhanced area,P_(area))分析。评估心肌整体各测量值的组内及组间一致性。以临床诊断UMI为金标准计算LGE_(DL)和LGE_(O)的诊断效能。结果SNR_(DL)和CNR_(DL)均较SNR_(O)和CNR_(O)提高超过2倍(P<0.001)。LGE_(DL)序列心肌、强化灶及背景噪声SDDL较SD_(O)均显著减低(P均<0.001)。不同阈值法分析,P_(area-DL)较P_(area-O)序列升高,以2SD法为著(P<0.001),但FWHM法中差异无统计学意义(P>0.05)。整体心肌SNR、CNR、不同阈值法P_(area)测量值组内及组间一致性好[组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)>0.600,P均<0.001]。受试者工作特征(receiver operating characteristic,R_(O)C)曲线分析显示,每种SD方法在检测UMI方面都表现出良好的诊断效果,其中以5SD P_(area-DL)法最优(P<0.001)。结论DLR能显著提高LGE的图像质量。当LGE_(DL)和LGE_(O)的信号阈值与参考平均值(signal threshold versus reference mean,STRM)分别≥4SD和≥3SD时,对UMI的诊断效果较好。 展开更多
关键词 未识别心肌梗死 诊断效能 深度学习重建 钆延迟强化 磁共振成像
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基于深度学习的图像重建在提高颞下颌关节MRI图像质量中的初步应用研究 被引量:2
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作者 王春杰 单艺 +6 位作者 张越 武春雪 刘灿 王静娟 吴涛 葛献鹏 卢洁 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3-7,21,共6页
目的探讨深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)技术在提高颞下颌关节MRI快速自旋回波-质子密度加权成像(fast-spin echo proton density weighted imaging,FSE-PD)图像质量及缩短扫描时间中的应用价值。材料与方法招募40名... 目的探讨深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)技术在提高颞下颌关节MRI快速自旋回波-质子密度加权成像(fast-spin echo proton density weighted imaging,FSE-PD)图像质量及缩短扫描时间中的应用价值。材料与方法招募40名健康志愿者,进行颞下颌关节MRI扫描,对每名健康志愿者行颞下颌关节MRI常规FSE-PD扫描和DLR加速FSE-PD扫描,并保存未施加DLR的加速FSE-PD原始图像。两名放射科医师分别对3组FSE-PD图像质量进行定性、定量评价。定性评价使用Likert量表(5分法)对图像解剖结构清晰度及整体图像质量进行主观评分。定量评价采用信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)对图像质量进行客观评价。采用单因素方差分析和Kruskal-Wallis检验比较三组图像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)评估两名放射科医师主观评分的一致性。结果与常规FSE-PD组相比,DLR快速FSE-PD组扫描时间缩短了67%。两名放射科医师对图像解剖结构清晰度及整体图像质量主观评分的一致性较好(ICC分别为0.80、0.78),常规FSE-PD组、快速FSE-PD组和DLR快速FSE-PD组的图像解剖结构清晰度及整体图像质量评分差异均有统计学意义(P<0.05);三组FSE-PD图像间的SNR、CNR差异有统计学意义(P<0.05);DLR快速FSE-PD组的定性及定量评价结果均显著优于常规FSE-PD组。结论DLR技术可以缩短颞下颌关节MRI常规FSE-PD序列检查的扫描时间,提高图像质量,有助于患者更快地完成检查。 展开更多
关键词 颞下颌关节 深度学习 图像重建 磁共振成像 图像质量
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全容积合成MRI联合3D-ASL直方图预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的价值研究 被引量:2
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作者 党佩 王立东 +4 位作者 葛鑫 黄雪莹 侯明丽 李敏 王晓东 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第6期733-740,共8页
目的:探讨全容积合成MRI联合3D-ASL直方图术前无创预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的临床价值。方法:回顾性将2020年8月至2022年8月在本院行颅脑合成MRI和3D-ASL序列扫描且术后病理证实的50例胶质瘤患者纳入研究。由2名放射科医师使用3D... 目的:探讨全容积合成MRI联合3D-ASL直方图术前无创预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的临床价值。方法:回顾性将2020年8月至2022年8月在本院行颅脑合成MRI和3D-ASL序列扫描且术后病理证实的50例胶质瘤患者纳入研究。由2名放射科医师使用3D-Slicer软件勾画肿瘤全容积后分别提取合成MRI和3D-ASL的定量参数T1、T2、PD及CBF的直方图特征(10th位数、90th位数、均值、熵、峰度、偏度)。根据MGMT启动子甲基化表达状态将胶质瘤患者分为甲基化组与非甲基化组。比较2名观察者测量各参数值的一致性差异;采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较甲基化组与未甲基化组各定量参数的直方图特征差异;采用ROC和二分类logistic回归分析各参数及其联合的诊断效能,计算ROC曲线下面积(area under the curve,AUC),选择约登指数并确定最佳截断值及其鉴别诊断的灵敏度及特异度。采用Spearman相关分析研究各参数值与MGMT启动子甲基化的相关性。以P<0.05为差异有统计学意义。结果:2名观察者测量各参数值的一致性均较好(ICC>0.80)。MGMT启动子甲基化组的T1-10th位数(613.36±118.01)、T2-10th位数(63.70±5.88)及CBF-熵值[0.77(0.72,0.90)]均低于MGMT启动子非甲基化组[分别为843.42±87.67、68.92±5.34、1.21(1.02,1.39)],差异具有统计学意义(分别为t=7.77、t=3.27、Z=5.37,P均<0.05),多因素logistic回归分析显示T1-10th位数[OR=1.013,95%CI(1.002~1.025),P=0.02]、T2-10th位数[OR=1.081,95%CI(0.905~1.292),P=0.038]、CBF-熵值[OR=1.007,95%CI(2.795~3.631),P=0.027]值是预测胶质瘤MGMT甲基化的独立影响因素,且其与MGMT启动子甲基化表达状态均呈负相关(r分别为-0.724、-0.409、-0.767,P<0.01)。ROC显示T1-10th位数、T2-10th位数、CBF-熵值鉴别MGMT启动子甲基化组与MGMT启动子非甲基化组的曲线下面积(AUC)分别为0.918、0.736、0.913。多参数分析中三者联合的诊断效能最高(AUC=0.973),灵敏度和特异度分别为95.8%和92.3%。结论:全容积合成MRI联合3D-ASL直方图为术前无创预测胶质瘤MGMT启动子甲基化表达状态提供了一种有效的辅助诊断方法。联合诊断可提高诊断效能,优于部分单一参数。 展开更多
关键词 胶质神经瘤 磁共振成像 自旋标记物
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基于复合灵敏度编码的小视野扩散加权成像在宫颈癌中的临床价值
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作者 梅莞翠 汤倩 +5 位作者 李铖铖 王赛 陈文 刘薇音 杨波 徐霖 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期136-141,159,共7页
目的对比小视野扩散加权成像(field of view optimized and constrained undistorted single-shot diffusion-weighted imaging,FOCUS DWI),探讨基于复合灵敏度编码的小视野扩散加权成像(field of view optimized and constrained undis... 目的对比小视野扩散加权成像(field of view optimized and constrained undistorted single-shot diffusion-weighted imaging,FOCUS DWI),探讨基于复合灵敏度编码的小视野扩散加权成像(field of view optimized and constrained undistorted multiplexed sensitivity encoding diffusion-weighted imaging,FOCUS-MUSE DWI)在宫颈癌临床诊断中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入2023年2月至2023年9月来院就诊并经脱落细胞学检查病理证实的55例宫颈癌患者作为患者组,另收集33名经磁共振检查未见明显异常且宫颈刮片阴性的健康志愿者作为健康组。所有患者及志愿者均接受常规MRI、FOCUS-MUSE DWI和FOCUS DWI扫描。由两名具有15年以上腹部诊断经验的副主任医师采用双盲法分别对患者组DWI图像中的磁敏感伪影、几何变形、解剖细节及整体图像质量进行主观评价,并对图像的信噪比(signal to noise ratio,SNR)及对比噪声比(contrast to noise ratio,CNR)进行客观评估。同时测量患者组和健康组的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC),比较两种DWI序列的平均ADC值差异,以及患者组内不同国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分期的ADC值差异及相关性,进一步比较患者组与健康组的ADC值差异。结果两名医师对患者组两种DWI图像的主观评分及客观测量结果具有良好一致性[Kappa值为0.824~0.942,组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)为0.792~0.971]。与FOCUS DWI相比,FOCUS-MUSE DWI的主观评分更高、SNR相对较低,差异均有统计学意义(P<0.001),但CNR在两者间差异无统计学意义(P=0.893)。两种DWI序列的平均ADC值差异无统计学意义(P=0.195),但患者组内FIGO(ⅠB~ⅡA)期与(ⅡB~Ⅳ)期的ADC值差异有统计学意义(P<0.001),且ADC值均与FIGO分期呈负相关(FOCUS-MUSE DWI:r=-0.667,P<0.001;FOCUS DWI:r=-0.613,P<0.001)。测得患者组两种DWI的ADC值低于健康组(P<0.001)。结论相较于FOCUS DWI,FOCUS-MUSE DWI能有效减少磁敏感伪影和图像变形,获得更高的图像质量及更清晰的病灶细节显示,可更好地辅助临床医师对病灶进行评估。同时,通过测量ADC值也可用于评估宫颈癌的FIGO分期并区分其与正常组织。 展开更多
关键词 宫颈癌 磁共振成像 扩散加权成像 表观扩散系数 图像质量
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深度学习重建技术在乳腺MRI图像质量优化中的应用研究
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作者 范文文 冯倩倩 +7 位作者 李二妮 刘侃 权光南 王鹏 卢铜锁 胡思洁 郎宇 张红梅 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期43-49,共7页
目的评估深度学习重建技术(deep learning reconstruction,DLR)在提升乳腺多序列、多参数MRI图像质量中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入60例病理诊断为乳腺癌的初诊患者(60个病灶),分别行乳腺MRI常规快速恢复快速自旋回波序列(fast re... 目的评估深度学习重建技术(deep learning reconstruction,DLR)在提升乳腺多序列、多参数MRI图像质量中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入60例病理诊断为乳腺癌的初诊患者(60个病灶),分别行乳腺MRI常规快速恢复快速自旋回波序列(fast recovery fast spin echo T2-weighted imaging,FRFSE)-T2WI、短时间反转恢复序列-扩散加权成像(short tau inversion recovery-diffusion weighted imaging,STIR-DWI)、应用DLR快速FRFSE-T2WI和STIR-DWI扫描。两名具有多年乳腺MRI诊断经验的医师分别按5分标准对常规FRFSE-T2WI、应用DLR快速FRFSE-T2WI和常规STIR、DLR快速STIR-DWI的整体图像质量、图像伪影和病变清晰度进行主观评价。由一位资深的乳腺诊断医师对病变区域进行了图像信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)的测定。采用Shapiro-Wilk检验评价定量数值和主观评分的正态分布,不符合正态性分布的数据采用了Wilcoxon符号秩检验评价其统计学差异。对比分析常规、DLR快速扫描的FRFSE-T2WI和常规STIR-DWI、DLR快速扫描STIR-DWI图像的主观评分和客观指标的差异。研究者对乳腺病变图像的评分一致性通过Weighted-Kappa检验比较组间主观评分一致性,确保评分的可靠性。结果本研究共纳入60例受试者,年龄25~68(49.8±8.2)岁。DLR快速FRFSE-T2W较常规FRFSE-T2WI扫描时间缩短47.8%,DLR快速STIR-DWI较常规STIR-DWI扫描时间缩短47.6%,两位高年资医师的主观评分结果表明,DLR快速FRFSE-T2WI、DLR快速STIR-DWI在整体图像质量、伪影程度和乳腺病变可视化清晰度方面均优异于传统的FRFSE-T2WI及STIR-DWI序列(P<0.05)。常规的FRFSE-T2WI与DLR快速FRFSE-T2WI的SNR分别为102.37(63.24,141.85)、132.37(77.25,218.62),差异具有统计学意义(P<0.001);两者病灶的CNR分别为2.87(6.35,57.01)、3.10(8.94,22.34),差异具有统计学意义(P<0.001)。常规b值为1000 s/mm^(2)的STIR-DWI与DLR快速STIR-DWI的SNR分别为197.34(157.01,202.52)、387.32(265.06,464.30),差异具有统计学意义(P<0.001);两者的CNR分别为1.86(0.96,3.23)、2.22(1.46,5.89),差异具有统计学意义(P<0.001)。结论DLR技术在不同序列和多参数条件下,能够在缩短扫描时间的同时显著提升乳腺MRI图像质量,有助于推动乳腺MRI深度重建技术在临床中的应用。 展开更多
关键词 乳腺癌 深度学习重建 磁共振成像 信噪比 对比噪声比
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深度学习重建法提高磁共振高分辨海马冠状位图像质量的比较研究 被引量:10
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作者 杨晶 李琼阁 +3 位作者 吴涛 齐志刚 赵澄 卢洁 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期21-24,30,共5页
目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)在提高高分辨率T2液体衰减反转恢复(fluid-attenuated inversion-recovery,FLAIR)序列海马冠状位MRI图像质量中的作用。材料与方法前瞻性纳入36例神经系统疾病患者,进行高分辨... 目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)在提高高分辨率T2液体衰减反转恢复(fluid-attenuated inversion-recovery,FLAIR)序列海马冠状位MRI图像质量中的作用。材料与方法前瞻性纳入36例神经系统疾病患者,进行高分辨率海马T2-FLAIR冠状位扫描,并对图像进行DLR,对原始重建(origin reconstruction,OR)图像和DLR图像的噪声、伪影、海马结构辨识度、病灶可识别度和诊断接受度进行主观评价,测量并计算两组图像的信噪比、对比噪声比和双侧海马信号强度差值。结果DLR的T2-FLAIR海马冠状位图像噪声、海马结构辨识度、病灶可识别度和诊断接受评分均高于OR T2-FLAIR海马冠状位(P<0.001),伪影评分差异无统计学意义(Z=-1.730;P=0.084);DLR T2-FLAIR海马冠状位图像的信噪比和对比噪声比均明显高于OR T2-FLAIR海马冠状位(t=-13.061;P<0.001和t=-16.224;P<0.001);两组图像双侧海马信号差值差异无统计学意义(t=-0.290;P=0.977)。结论 DLR不延长扫描时间就可以明显提高高分辨T2-FLAIR海马冠状位图像的海马结构和小病灶的清晰度,降低噪声,为临床诊断提供高质量图像。 展开更多
关键词 海马 深度学习重建法 癫痫 信噪比 对比噪声比 磁共振成像
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99Tcm-3PRGD2SPECT显像用于胰腺癌荷瘤裸鼠动物实验及临床转化研究 被引量:2
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作者 靳晓娜 郑堃 +6 位作者 石希敏 贾兵 董诚岩 郑连芳 杜延荣 霍力 李方 《核化学与放射化学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期161-166,I0003,共7页
本工作探讨了新型示踪剂99 Tcm-HYNIC-3PEG4-E[c(RGDfK)]2(99 Tcm-3PRGD2)用于胰腺癌的诊断价值及临床转化可行性。用免疫组化实验测定PANC-1胰腺癌细胞以及肿瘤组织中的整合素αvβ3的表达。将PANC-1胰腺癌细胞种植于BALB/c裸鼠肩部,... 本工作探讨了新型示踪剂99 Tcm-HYNIC-3PEG4-E[c(RGDfK)]2(99 Tcm-3PRGD2)用于胰腺癌的诊断价值及临床转化可行性。用免疫组化实验测定PANC-1胰腺癌细胞以及肿瘤组织中的整合素αvβ3的表达。将PANC-1胰腺癌细胞种植于BALB/c裸鼠肩部,建立合格的动物模型。以联肼尼克酰胺(HYNIC)作为双功能连接剂,采用无亚锡一步法制备99 Tcm-3PRGD2。在0.5~6.0h,每隔0.5h行一次荷瘤鼠99 Tcm-3PRGD2全身平面显像,观察全身分布情况,于肿瘤及健侧勾画感兴趣区(ROI,region of interest),计算肿瘤与本底(T/NT)的比值。对6例胰腺肿瘤患者行99 Tcm-3PRGD2单光子发射的计算机断层显像(SPECT),评估对胰腺癌的检出率。结果表明:PANC-1胰腺癌细胞以及肿瘤组织中高表达整合素αvβ3。99 Tcm-3PRGD2标记率大于99%。荷瘤鼠显像显示肿瘤对示踪剂摄取好,0.5h时即可见肿瘤显影,1.5h时T/NT达最大值,6.0h时肿瘤仍可清晰显示。99 Tcm-3PRGD2SPECT显像可检出6例患者的胰腺肿瘤原发灶和肝转移灶,检出率为100%。99 Tcm-3PRGD2是一种安全有效的示踪剂,特异性结合整合素αvβ3,99 Tcm-3PRGD2SPECT对胰腺癌的临床诊断具有潜在的应用前景。 展开更多
关键词 抗新生血管 精氨酸-甘氨酸-天冬氨酸(RGD)多肽 SPECT 转化医学
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采用离子液体作为相转移催化剂一步法合成^(18)F-FLT的方法研究 被引量:1
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作者 辛军 李宏利 +1 位作者 郭启勇 赵周社 《中国临床医学影像杂志》 CAS 北大核心 2007年第5期348-350,共3页
目的:采用1-丁基-3-甲基咪唑三氟甲基磺酸酯(BMI)离子液体作为相转移催化剂(PTC)一步法合成18F-FLT。为临床提供简单、快速、稳定的18F-FLT合成方法。材料和方法:从加速器获得18F离子分离后,以BMI离子液体作为相转移催化剂、{3-N-叔丁... 目的:采用1-丁基-3-甲基咪唑三氟甲基磺酸酯(BMI)离子液体作为相转移催化剂(PTC)一步法合成18F-FLT。为临床提供简单、快速、稳定的18F-FLT合成方法。材料和方法:从加速器获得18F离子分离后,以BMI离子液体作为相转移催化剂、{3-N-叔丁基酰基-[5’-O-(4,4’-二甲氧三苯甲基)-2’-脱氧-3’-O-(4-硝基苯磺酰)-b-D-5呋喃]}胸腺嘧啶作为前体对在不同K2CO3体积、不同加热温度下及前体量时对最佳合成效率进行研究。结果:采用0.1ml1MK2CO3,在130℃加热温度、前体30mg获得最高的合成效率。结论:采用离子液体作为PTC能够快速、稳定合成18F-FLT。 展开更多
关键词 研究方法 正电子发射断层显像术
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同反相位成像在胶质瘤分级中的应用价值
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作者 曲源 周立绥 +1 位作者 王艳 权光南 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期103-105,共3页
目的评价同反相位成像在胶质瘤分级中的诊断价值。材料与方法回顾性分析74例经病理证实的胶质瘤患者的病例资料,术前行MR同反相位增强成像,在同反相位图像上计算胶质瘤实体部分信号下降比率(signal loss ratio,SLR),比较高级别胶质瘤(hi... 目的评价同反相位成像在胶质瘤分级中的诊断价值。材料与方法回顾性分析74例经病理证实的胶质瘤患者的病例资料,术前行MR同反相位增强成像,在同反相位图像上计算胶质瘤实体部分信号下降比率(signal loss ratio,SLR),比较高级别胶质瘤(high grade glioma,HGG)和低级别胶质瘤(low grade glioma,LGG)SLR的差异,并利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价SLR值的分级效能。结果HGG的SLR值高于LGG,差异具有统计学意义(P<0.05),SLR鉴别HGG和LGG的曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.895。结论同反相位成像能帮助进行胶质瘤的分级,且简便易行,具有很好的临床实用价值。 展开更多
关键词 胶质瘤 分级 磁共振成像 同反相位成像 信号下降比率
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采用离子液体作为相转移催化剂一步法合成^(18)F-FDG方法学研究
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作者 辛军 李宏利 +3 位作者 郭启勇 赵周社 周佟 李云涛 《中国临床医学影像杂志》 CAS 北大核心 2007年第6期428-430,共3页
目的:建立以离子液体(ionic liquid,IL)作为相转移催化剂(Phase Transfer Catalyst,PTC)合成18F-FDG方法。材料和方法:采用1,3,4,6-四-氧-乙酰基-2-氧-三氟甲磺酰-D-吡喃甘露糖(TATM)作为前体,在不同K2CO3体积、离子液体积、前体量时18F... 目的:建立以离子液体(ionic liquid,IL)作为相转移催化剂(Phase Transfer Catalyst,PTC)合成18F-FDG方法。材料和方法:采用1,3,4,6-四-氧-乙酰基-2-氧-三氟甲磺酰-D-吡喃甘露糖(TATM)作为前体,在不同K2CO3体积、离子液体积、前体量时18F-FDG合成效率及放射化学纯度。结果:采用25mg TATM在0.2ml K2CO3、0.3ml离子液体体积、0.7ml乙腈时获得最高的合成效率(55%)和放射化学纯度(93%)。结论:以TATM作为前体,采用离子液体作为PTC和适合的溶剂能够获得高的18F-FDG合成效率。 展开更多
关键词 氟脱氧葡萄糖F18
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深度学习图像重建算法在膝关节加速MRI中的临床应用研究 被引量:14
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作者 武夏夏 陆雪芳 +3 位作者 刘昌盛 权光南 刘薇音 查云飞 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期53-59,共7页
目的 评估使用和不使用深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法的膝关节加速二维(two dimensional,2D)快速自旋回波(fast spin echo,FSE)序列的图像质量和诊断效能。材料与方法前瞻性纳入92名怀疑有膝关节病变的患者,采用3... 目的 评估使用和不使用深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法的膝关节加速二维(two dimensional,2D)快速自旋回波(fast spin echo,FSE)序列的图像质量和诊断效能。材料与方法前瞻性纳入92名怀疑有膝关节病变的患者,采用3.0 T MRI并行采集(parallel imaging,PI)基于K空间域重建(autocalibrating reconstruction for Cartesian sampling,ARC)算法进行膝关节加速2D FSE序列扫描,设置加速因子为2.0。扫描结束后系统自动保存为不使用DLR的原始图像(original images of FSE,FSE_O)和使用DLR后的FSE(deep learning reconstruction images of FSE,FSE_(DL))两组图像。采用主观(李克特5分量表,内容包括图像的整体质量、清晰度、诊断置信度)与客观定量测定图像信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)与对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)相结合的方法对两组图像质量进行综合评价。分别测量比较膝关节质子密度加权成像(proton density weighted imaging,PDWI)、T1WI矢状位股骨下端骨髓腔、软骨、滑膜液、髌下脂肪垫、前交叉韧带各组织的SNR和软骨/滑膜液CNR。基于两组图像分别对膝关节结构异常进行评分,同时评估观察者间和观察者内评分一致性。结果四个临床标准方位加速2D FSE序列的MRI采集时间为4 min 39 s。FSE_(DL)的图像整体质量、清晰度及诊断置信度评分均高于FSE_O,其中对FSE_(DL)、FSE_O的图像清晰度评分差异有统计学意义(P<0.05)。两名医师对图像质量主观评价的一致性组内相关系数在0.710~0.898之间。使用DLR的PDWI、T1WI(PDWI_(DL)、T1WI_(DL))图像上股骨外侧髁、股骨外侧髁软骨、滑膜液、髌下脂肪垫SNR明显高于不使用DLR的PDWI、T1WI原始图像(PDWI_O、T1WI_O),PDWI_(DL)图像上软骨/滑膜液CNR明显高于PDWI_O,差异均具有统计学意义(P<0.05)。两名医师分别基于FSE_O及FSE_(DL)对膝关节结构异常进行评分,具有极好的一致性,κ值在0.954~1.000之间。比较同一名医师对两组图像的诊断结果,发现其对软骨缺损的检测和评估具有较好的一致性,κ值分别为0.769和0.771。对半月板、韧带、骨髓及滑膜液的检测和评估,诊断具有极好的一致性,κ值在0.944~1.000之间,FSE_(DL)、FSE_O对上述结构异常的检测无临床相关性差异。结论 DLR可用于膝关节PI ARC技术,在提高图像质量、保证临床诊断效能的同时5 min内完成图像采集,适用于临床各种膝关节疾病患者。 展开更多
关键词 膝关节 卷积神经网络 深度学习 图像重建 并行采集 磁共振成像
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基于深度学习重建技术改善前列腺T2WI图像质量的研究 被引量:12
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作者 可赞 李亮 +5 位作者 宋鑫洋 文之 高宇凡 刘薇音 权光南 查云飞 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期41-47,共7页
目的 探讨基于深度学习重建(deep learning-based reconstruction, DLR)技术对前列腺T2WI图像质量及诊断置信度的影响。材料与方法 回顾性分析78例行前列腺磁共振检查患者的影像资料,扫描序列包括传统T2WI(conventional T2WI, T2WI_C)... 目的 探讨基于深度学习重建(deep learning-based reconstruction, DLR)技术对前列腺T2WI图像质量及诊断置信度的影响。材料与方法 回顾性分析78例行前列腺磁共振检查患者的影像资料,扫描序列包括传统T2WI(conventional T2WI, T2WI_C)及基于DLR技术的T2WI(T2WI_(DL)),二者扫描参数及时间相同。对所有患者的T2WI_C及T2WI_(DL)图像进行主观评价、客观评价及诊断置信度评价。主观评价及诊断置信度评价由两名具有不同影像诊断经验(3年、7年)的医师(阅片者1、阅片者2)依据Likert Scale评分法进行双盲评价(5分:优,1分:极差),并采用Wilcoxon秩和检验及Kappa统计法评估两位阅片者间评分的差异性及一致性;T2WI图像质量评价指标包括:前列腺包膜清晰度、病灶对比度及边缘锐利度、解剖细节的显示、盆腔肌肉及骨骼的清晰度及整体图像质量;T2WI诊断置信度评价指标包括:病灶位置及形态识别、病灶良恶性的初步判断。分别记录两位阅片者浏览每一组图像及作出初步诊断的用时,采用配对t检验进行统计学分析。客观评价包括测量T2WI_C及T2WI_(DL)图像前列腺病灶的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)及对比噪声比(contrast-to-noise ratio, CNR),使用配对t检验和Mann-Whitney U检验进行统计学分析。结果 本研究78例患者年龄(67.1±9.9)岁。基于主观评分标准,两名阅片者T2WI_C图像的总评分分别为(3.4±0.7)、(3.0±0.8)分,T2WI_(DL)图像的总评分分别为(4.6±0.6)、(4.3±0.7)分;两名阅片者对T2WI_(DL)图像评分一致性为0.6~0.8,在解剖细节及整体图像质量方面,两名阅片者间评分差异有统计学意义(P<0.05)。诊断置信度评价方面,两名阅片者总评分和用时分别为T2WI_C图像:(3.8±0.4)分、(3.7±0.5)分和(36.6±12.6)s、(25.0±5.7) s;T2WI_(DL)图像:(4.8±0.3)分、(4.8±0.4)分和(28.6±11.0) s、(20.6±5.4) s;差异均具有统计学意义(P<0.01)。基于客观评价,T2WI_(DL)图像的SNR及CNR均高于T2WI_C图像,差异具有统计学意义(P<0.05);其中良、恶性病灶T2WI_C和T2WI_(DL)的SNR分别为(12.4±2.4)、(10.1±1.8)和(28.7±8.1)、(27.7±5.4),差异均有统计学意义(P<0.01);良、恶性病灶有无DL的CNR差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 T2WI_(DL)图像主观评分高、病灶对比度明显、SNR及CNR均高于传统T2WI_C图像,且诊断医师对T2WI_(DL)图像诊断信心更足、诊断用时更少。故相同扫描时间内,基于DLR技术有助于提高前列腺T2WI图像质量,为临床诊疗提供了更为精准的影像学依据。 展开更多
关键词 前列腺 前列腺癌 深度学习 磁共振成像 图像质量 信噪比 对比噪声比
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MUSE技术在改善脑胶质瘤扩散张量成像质量中的价值研究 被引量:3
16
作者 于阳 赵澄 +4 位作者 李琼阁 齐志刚 张苗 吴涛 卢洁 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期164-168,共5页
目的探讨基于多元灵敏度编码技术的扩散张量成像(multiplexed sensitivity encoding diffusion tensor imaging,MUSE DTI)技术在改善颅内胶质瘤周边区域图像质量、精确显示瘤周白质纤维束的应用价值。方法前瞻性纳入2021年1月至2021年6... 目的探讨基于多元灵敏度编码技术的扩散张量成像(multiplexed sensitivity encoding diffusion tensor imaging,MUSE DTI)技术在改善颅内胶质瘤周边区域图像质量、精确显示瘤周白质纤维束的应用价值。方法前瞻性纳入2021年1月至2021年6月,经宣武医院病理学检查证实脑胶质瘤的患者21名,分别进行MUSE DTI序列和基于单次激发的平面回波成像的扩散张量成像(single shot echo planner imaging diffusion tensor imaging,SS-EPI DTI)的常规序列扫描,并且对两组DTI图像进行全脑白质纤维束追踪重建。由两名高年资放射科医师对MUSE DTI和SS-EPI DTI扫描的胶质瘤周边区域图像质量进行双盲评价,包括图像清晰度、畸变程度、磁敏感伪影、重建后的白质纤维束走形方向与结构像是否一致,定量测量肿瘤周边区域的信噪比和纤维束密度值(fiber density index,FDi)。两组图像的质量综合评分采用Mann-Whitney U检验分析,P<0.05认为差异有统计学意义,两组图像胶质瘤周边区域的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)以及FDi采用配对t检验方法进行比较分析,P<0.05认为差异有统计学意义。结果MUSE DTI组和SS-EPI DTI组的图像质量评分为4(4,5)、3(2,3)[M(P25,P75),Z=0.87,P<0.01];胶质瘤周边区域的SNR为65.43±32.91、23.41±21.21(P<0.01);FDi值为0.83±0.87、0.68±0.71(P<0.05);两组的图像质量综合评分、肿瘤周边区域的SNR和FDi值差异均具有统计学意义。结论MUSE DTI技术能够改善脑胶质瘤周边区域的图像质量,提高肿瘤周围白质纤维束可视化精确度,为临床诊疗提供更为精准的影像学依据。 展开更多
关键词 胶质瘤 白质纤维束 纤维束密度 多元灵敏度编码技术 扩散张量成像 磁共振成像
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合成扩散加权成像评估脑胶质瘤分级的应用研究 被引量:4
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作者 吕瑞瑞 党佩 +6 位作者 葛鑫 李敏 黄雪莹 王明磊 杨旭宏 雍鹏 王晓东 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期12-16,共5页
目的探讨合成扩散加权成像(synthetic DWI,sDWI)在高低级别胶质瘤评估中的应用价值。材料与方法回顾性分析术前一周行颅脑MRI(GE Signa Architect 3.0 T)检查的脑胶质瘤患者,根据纳入排除标准纳入72例患者病例(低级别胶质瘤30例,高级别... 目的探讨合成扩散加权成像(synthetic DWI,sDWI)在高低级别胶质瘤评估中的应用价值。材料与方法回顾性分析术前一周行颅脑MRI(GE Signa Architect 3.0 T)检查的脑胶质瘤患者,根据纳入排除标准纳入72例患者病例(低级别胶质瘤30例,高级别胶质瘤42例),两名神经影像诊断医师采用双盲法在sDWI上对图像进行评估勾画病灶感兴趣区,对不同b值对应DWI图像信号强度进行分析并与最终病理结果进行对照。两组间比较使用独立样本t检验,使用logistic回归和受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)分析评估高低级别胶质瘤诊断效能。结果在鉴别高低级别胶质瘤方面,sDWI b值为500、800、1000、1200、1500、1800、2000、2200、2500 s/mm^(2)对应的信号强度值,差异均有统计学意义(P<0.001),b值为2500 s/mm^(2)时鉴别高低级别胶质瘤的诊断效能最高,AUC为0.935,敏感度为98%,特异度为87%。结论sDWI单次扫描可获得0~2500 s/mm^(2)任意b值对应的信号强度值,b值越高对胶质瘤分级的诊断效能越高。 展开更多
关键词 胶质瘤 磁共振成像 合成扩散加权成像 分级 诊断
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深度学习重建在改善磁共振神经黑色素图像质量中的价值研究 被引量:3
18
作者 于阳 赵澄 +2 位作者 齐志刚 吴涛 卢洁 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期11-15,共5页
目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DL Recon)在改善神经黑色素MRI序列图像质量中的价值。材料与方法 前瞻性纳入2022年5月10日至2022年5月31日首都医科大学宣武医院正常志愿者30例,并对每位志愿者进行DL Recon 2D... 目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DL Recon)在改善神经黑色素MRI序列图像质量中的价值。材料与方法 前瞻性纳入2022年5月10日至2022年5月31日首都医科大学宣武医院正常志愿者30例,并对每位志愿者进行DL Recon 2D快速自旋回波(fast spin echo, FSE)T1WI序列及临床传统2D FSE T1WI扫描,并保存DL Recon 2D FSE T1WI原始图像(即未施加DL Recon的图像),扫描结束后对3组图像进行主客观评价,主观评价采用“五分法”分别对图像均匀度、锐利度、伪影、图像整体质量进行评分,结果采用四分位间距M (P25, P75)进行统计描述;客观评价从中脑黑质(substantia nigra, SN)、蓝斑(locus ceruleus, LC)的信噪比(signal to noise ratio, SNR)以及上述区域与周边组织的对比噪声比(contrast noise ratio, CNR)进行评价,采用方差分析对结果进行统计学分析。结果 DL Recon 2D FSE T1WI图像、原始图像及临床传统2D FSE T1WI图像均匀度的主观评分分别为4(4,5)、4(4,5)、4(4,5)(Z=1.31,P>0.05);锐利度评分为4(4,5)、3(3,4)、3(3,4)(Z=2.57,P<0.001);伪影评分为3(3,4)、4(4,5)、4(4,5)(Z=3.43,P<0.001);图像整体质量评分为4(4,5),3(2,3),3(3,4)(Z=2.77,P<0.001)。在对3组图像的主观评分中,图像均匀度之间的差异无统计学意义,锐利度、伪影和图像整体质量评分差异具有统计学意义(P<0.05);DL Recon 2D FSE T1WI图像、原始图像及临床传统2D FSE T1WI图像客观评价结果为:SNRSN 250.38±9.02、66.19±7.32、110.91±10.10,SNRLC 220.41±12.02、 50.26±5.89、 90.38±11.70;CNRSN25.30±3.42、 7.87±1.12、 8.01±1.38;CNRLC30.17±2.23、 10.54±2.08、11.11±1.89。DL Recon 2D FSE T1W1组在显示SN和LC方面的SNR、CNR值均高于原始图像和传统2D FSE T1WI组,且差异有统计学意义(P<0.001)。结论 DL Recon 2D FSE T1WI序列通过采用原始K空间数据深度学习降噪算法,在保证空间分辨率的情况下,改善原始序列图像SNR及CNR,并且可大幅度缩短扫描时间,有望成为神经黑色素MRI的常规检查手段。 展开更多
关键词 黑质 蓝斑 信噪比 对比噪声比 深度学习重建 磁共振成像
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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
19
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。 展开更多
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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深度学习重建技术在膀胱癌MRI临床应用中的可行性研究 被引量:6
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作者 张馨心 王绎忱 +4 位作者 王思聪 李敏 胡满仓 陈雁 赵心明 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期36-40,共5页
目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DLR)技术对膀胱癌MRI图像质量及扫描时间的影响。材料与方法 前瞻性纳入病理诊断为膀胱癌的初诊患者分别行膀胱MRI常规快速自旋回波(fast-spin echo, FSE)-T2WI和DLR快速FSE-T2WI... 目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DLR)技术对膀胱癌MRI图像质量及扫描时间的影响。材料与方法 前瞻性纳入病理诊断为膀胱癌的初诊患者分别行膀胱MRI常规快速自旋回波(fast-spin echo, FSE)-T2WI和DLR快速FSE-T2WI扫描,并保存未使用DLR的原始快速FSE-T2WI。由2名放射科医师分别对三组T2WI(常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-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名放射科医师测量病变的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和病变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Friedman检验,比较分析三组T2WI的主观评分和客观指标的差异。采用Weighted-Kappa检验比较组间及组内主观评分一致性。结果 本研究共纳入32例膀胱癌患者,年龄39~93(65±11)岁。缩短扫描时间的快速FSE-T2WI的整体图像质量、伪影评分、SNR(63.2±25.5 vs. 94.7±40.8,P<0.05)、CNR(40.0±19.0vs. 59.6±29.8,P<0.05)均显著低于常规FSE-T2WI;应用DLR显著提高快速FSE-T2WI的整体图像质量、伪影评分、SNR(256.7±102.9 vs. 63.2±25.5,P<0.05)、CNR(168.0±77.3 vs. 40.0±19.0,P<0.05);DLR快速FSE-T2WI的整体图像质量评分及SNR(256.7±102.9 vs. 94.7±40.8,P<0.05)和CNR(168.0±77.3 vs. 59.6±29.8,P<0.05)显著高于常规FSE-T2WI。结论 DLR可以缩短图像扫描时间,并在定量和定性方面提高图像质量,使膀胱癌患者更快完成MRI检查成为可能。 展开更多
关键词 膀胱癌 深度学习重建 磁共振成像 信噪比 对比噪声比
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