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深度学习重建技术用于提升肝脏MRI中HASTE与DWI序列成像效能及质量的应用价值

安徽医科大学学报     字体:

基金项目: 安徽省高等学校省级质量工程项目(编号:2022jyxm1840)

作者:冯路路;潘志立;赵英明;

关键词:深度学习重建;信噪比;对比噪声比;图像质量;磁共振成像

DOI:10. 19405/j. cnki. issn1000 – 1492. 2026. 05. 019

〔摘 要〕 目的 比较深度学习重建(DLR)的单次激发半傅里叶快速自旋回波(HASTEDLR)和扩散加权成像(DWIDLR)序列与传统刀锋伪影校正技术(BLADE)及 DWI 常规序列在肝脏磁共振成像(MRI)中的价值 。方法 70 例患者接受 MRI 检查,2 名观察者独立评估各序列图像质量(肝缘、血管、病灶清晰度等),并测量病灶信噪比(SNR)和病灶对比噪声比(CNR)以及表观扩散系数(ADC)值,采用组内相关系数(ICC)评估观察者一致性 。结果 观察者一致性较高(ICC:0. 84~0. 97)。 HASTEDLR 和 DWIDLR 序列扫描时间分别减少 92. 63% 和 50% 。HASTEDLR 组病灶清晰度评分显著优于 BLADE 组(P<0. 001),两组 DLR 序列伪影均减少(P<0. 05)。 HASTEDLR 组 SNR、CNR 及 DWIDLR 组 SNR、ADC 值均更高(P<0. 05)。 结论 DLR 技术可提升肝脏 MRI 扫描效率,改善图像质量并减少伪影,具有良好的应用前景。