换一批人工智能辅助压缩感知技术对腕关节MRI检查图像质量和扫描时间的影响
The impact of artificial intelligence-assisted compressed sensing on image quality and scan time in wrist MRI
摘要目的 探讨人工智能辅助压缩感知(ACS)技术对腕关节 MRI 检查图像质量和扫描时间的影响.方法 选取 30例健康志愿者,均行腕关节 MRI 扫描,采用 ACS 技术(ACS 组)和并行采集成像(PI)技术(PI 组)进行横轴位、矢状位、冠状位质子密度加权成像(PDWI)及冠状位 T1WI 序列扫描.由 2 位放射科医师对两组图像整体质量、脂肪抑制效果、组织边缘清晰度及伪影四个方面进行主观评价,采用 Kappa 检验评价 2 位医师主观评价结果的一致性;在两组图像相同位置分别测量骨髓和三角纤维软骨(TFC)的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),进行客观评价;统计两组扫描时间.结果 ACS 组在横轴位和矢状位 PDWI 序列上的伪影评分高于 PI 组(P 均<0.05),其余序列主观评价结果比较差异均无统计学意义(P 均>0.05).2 位医师主观评价结果一致性高(Kappa=0.83).ACS 组横轴位、矢状位、冠状位 PDWI 和冠状位 T1WI 序列上的骨髓 SNR 均高于 PI 组(P 均<0.05),冠状位 PDWI、冠状位 T1WI 序列上 ACS 组 TFC 的 SNR 高于 PI组(P 均<0.05),矢状位 PDWI 及横轴位 PDWI 序列上两组 TFC 的 SNR 比较差异均无统计学意义(P 均>0.05);两组四个序列上的骨髓和 TFC 的 CNR 比较差异均无统计学意义(P 均>0.05).ACS 组扫描时间为 280 s,PI 组为 519 s,ACS组扫描时间较 PI 组缩短(P<0.01).结论 腕关节 MRI 扫描应用 ACS 技术在保证图像质量的同时,进一步缩短扫描时间,可用于腕关节疾病的影像学检查.
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栏目名称
DOI
10.20258/j.cnki.1006-9011.2026.03.030
发布时间
2026-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（52227814）
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