换一批人工智能辅助压缩感知技术用于腰椎MRI
Artificial intelligence-assisted compressed sensing technology for lumbar MR scanning
摘要目的 观察人工智能辅助压缩感知(ACS)技术用于腰椎MRI的价值.方法 前瞻性纳入80例拟接受腰椎MR检查患者,随机将其均分为ACS组及对照组,每组各40例.对ACS组行基于ACS的腰椎MR扫描,对照组行常规序列扫描;比较组间图像信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)及质量评分,观察ACS技术用于腰椎MR检查的价值.结果 ACS组及对照组扫描时间分别为487 s及232 s.ACS组矢状位快速自旋回波(FSE)脂肪抑制(FS)T2WI、轴位FSE T2 WI和FSE FS T2 WI的SNR均高于对照组(P均<0.05),组间其余序列图像SNR差异、全部序列图像CNR差异,以及图像质量评分差异均无统计学意义(P均>0.05).结论 ACS技术用于腰椎MR检查可在保证图像质量的同时缩短扫描时间,值得临床推广.
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DOI
10.13929/j.issn.1003-3289.2023.07.029
发布时间
2023-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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