换一批基于深度学习重组的快速扫描方案在腰椎MR检查上的应用价值
Value of Fast Scanning Scheme Based on Deep Learning Reconstruction in Lumbar Spine MR Examination
摘要目的 将基于深度学习重组(DLR)技术的快速扫描方案与常规扫描方案应用于腰椎MR扫描,比较两者图像,探究腰椎快速扫描方案的可行性及诊断价值.方法 前瞻性招募35名受检者分别采用常规与快速扫描方案进行腰椎MR扫描,采集矢状位T1WI、T2WI、T2WI STIR及轴位T2WI图像,采用DLR方法重组快速MRI.分别测量各图像中L3椎体、椎间盘及肌肉的信号强度和标准差,计算图像的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),并采用李克特量表作为主观评价.对两组图像的SNR、CNR及主观评分采用配对样本t检验和Wilcoxon配对检验进行组间比较.以普菲尔曼分级系统对30例检出椎间盘退行性病变的患者进行评估,采用Kappa检验来比较两组扫描方案诊断效能的一致性.结果 两名观测者对不同图像的主观评分结果均具有良好一致性(Kappe均>0.60).与常规MRI方案图像相比快速MRI-DLR的主观评分有所提高,且差异具有统计学意义(P均<0.001).此外快速MRI-DLR矢状位T1WI、T2WI、T2WI STIR及轴位T2WI图像的SNR椎体、SNR椎间盘、CNR椎体及CNR椎间盘均高于常规MRI(P均<0.05).两名诊断医师基于两组图像诊断椎间盘退行性疾病的Kappa值为1.00.结论 采用基于DLR的快速扫描方案进行腰椎MR检查,在确保获得与常规扫描方案相似的图像质量及诊断效能的同时缩短了42%扫描时间.
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关键词
腰椎磁共振成像深度学习重组技术信噪比对比噪声比Lumbar vertebraeMagnetic resonance imageDeep learning reconstructionSignal-to-noise ratioCon-trast-to-noise ratio
栏目名称
发布时间
2025-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
辽宁省科研基金资助项目（LJKZ0856）
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