MRI对比噪声比对肝占位性病变微血管评估的价值

目的:研究肝良恶性病变微血管密度(MVD)与动态增强MRI对比噪声比(CNR)之间的联系,以建立通过MRI评估微血管分布的理论基础,为临床诊断治疗HCC提供依据。方法:115例肝细胞癌(HCC),6例肝细胞胆管细胞混合癌,14例胆管细胞癌,3例局灶性结节增生(FNH),2例肝腺瘤,4例坏死肝癌,3例慢性肝脓肿,3例凝固坏死,4例腺瘤样增生,2例血管平滑肌脂肪瘤,6例炎性假瘤,1例纤维炎性坏死结节,1例嗜酸性肉芽肿及1例神经纤维瘤。MRI检查后手术切除全部病灶,切除标本经CD34单克隆抗体免疫组化染色,计数MVD。测量病灶信号强度SI灶,肝实质信号强度SI肝和背景噪声信号强度SI噪,分别计算各时相CNR=(SI灶-SI肝)/SI噪。按病灶直径<3cm,>3cm分组分别计算动态增强各时相病灶的对比噪声比(CNR),按病理诊断分组分别对动脉期、门脉期和平衡期CNR与病灶MVD计数行Pear-son相关分析。HCC组按病灶最大径<3cm和>3cm分为两组。结果:两组HCC各时相CNR与MVD计数均有显著相关性(P<0.05),但其余病变未显示明显相关。结论:MRI对比噪声比可用于评估HCC微血管密度,动态增强MRI对于显示HCC病灶具有重要作用。

最佳对比噪声比后处理技术在下肢动脉CT血管成像中的应用研究

目的:探讨利用最佳对比噪声比(CNR)选择最理想的单能量图像在下肢动脉CT血管造影(CTA)中的应用。方法:回顾性分析进行宝石能源CT检查的68例下肢动脉病变(PAD)患者的CTA图像资料。所有患者采用宝石能谱CT仪进行扫描,以ADW4.4工作站和GSI-view软件进行图像后处理,分别获得质量控制图像,系统默认keV值单能量图像以及利用最佳CNR获得的单能量图像。比较质量控制、系统默认keV及最佳CNR获得的CT图像质量、噪声和对比度。结果:利用最佳CNR得到CTA的单能量平均值(51.34±6.81)keV。68例患者共获得637段下肢动脉段,利用最佳CNR得到的keV值单能量图像质量平均分值、对比度和噪声均高于得到的图像,差异有统计学意义。结论:利用最佳CNR获得keV值单能量图像,可提高下肢动脉显示的清晰度,提高CTA图像质量。

肝脏实性小占位对比噪声比与病灶性质的相关性

目的 研究对比噪声比 (CNR)在区分肝脏实质性小占位性质方面的价值。方法 随机选择经确诊的肝细胞癌、肝转移瘤和肝血管瘤病例共 67例 ( 10 1个病灶 )行前瞻性磁共振成像 ( 0 .5T) ,计算病灶的CNR值 ,并进行统计学分析。结果 在T1W图像及质子加权像上 ,CNR值对区分肝血管瘤和肝细胞癌、肝转移瘤无价值。在T2 W图像上 ,肝转移瘤与肝细胞癌的CNR值均显著小于血管瘤的CNR值 ,TE =60ms时CNR区分肝血管瘤和肝细胞癌的诊断正确率为 83 % ;TE =90ms时诊断正确率为 84 % ;TE =12 0ms时诊断正确率为 88% .结论 在T1W图像及质子加权像上 ,CNR对区分肝脏实质性占位的性质无明确价值 ,T2 W图像上测得的CNR值可用于区分肝血管瘤与肝细胞癌 ,且TE =12 0ms时诊断正确率最高。

自主研发高分辨盆腔专用线圈在3.0 T磁共振设备成像价值的评估

目的探讨自主研发的16通道高分辨盆腔专用线圈(16C)在3.0 T盆腔MRI中的应用价值。材料和方法前瞻性招募35例行盆腔MRI的患者,分别用16C线圈和32通道的体部线圈(32C)采集相同的轴位和矢状位T2WI序列。比较相同序列图像中第三骶椎、子宫肌层、前列腺外周带、直肠壁和闭孔内肌的信噪比(signal to noise ratio,SNR)及对比噪声比(contrast to noise ratio,CNR)。由两位诊断医师各自对两组图像质量和直肠轴位图像直肠壁分层结构的显示度进行主观评分。结果两组线圈相同序列的T2WI矢状位第三骶椎、子宫肌层、前列腺外周带和轴位闭孔内肌的SNR差异具有统计学意义(P<0.05),矢状位第三骶椎、子宫肌层和轴位直肠壁对肌肉的CNR差异具有统计学意义(P<0.05),16C组高于32C组。两组线圈相同序列的T2WI图像质量主观评价差异具有统计学意义(P<0.05),16C组图像质量更优。在轴位T2WI直肠壁分层结构的显示度评价方面两组图像差异具有统计学意义(P<0.05),16C组更优。结论16C线圈在3.0 T磁共振设备上成像质量更好,更有利于盆腔疾病的诊断。

三维多回波聚合梯度回波序列在腰骶丛成像中的初步应用

目的 探讨3D多回波聚合梯度回波序列(3D GEMEC)在腰骶丛神经成像中的应用价值。方法 回顾性分析2022年8~9月六安市人民医院以腰腿疼为主诉的32例住院患者的影像学资料,男15例,女17例,年龄28~78(60.1±15.8)岁。在不同1.5T平台上分别完成腰骶丛3D GEMEC序列和三维T2加权快速梯度回波(3D T2 FFE)序列,比较两种序列腰骶丛神经的信噪比、对比噪声比和主观显示效果。结果 3D GEMEC序列腰骶丛神经的信噪比、对比噪声比以及主观显示效果与3D T2 FFE序列的差异均无统计学意义(P=0.250、0.146、0.083)。结论 3D GEMEC序列可以清晰地显示腰骶丛神经的解剖结构并抑制背景信号,在腰骶丛神经病变的诊断方面具有一定的临床应用前景。

磁共振AIR-魔毯线圈在胸椎结核扫描中的应用价值

目的探讨联合应用AIR-魔毯线圈磁共振成像(MRI)对胸椎结核扫描图像信噪比(signal to noise ratio,SNR)、对比噪声比(contrast to noise ratio,CNR)和脂肪抑制成像效果的价值。方法选取我院80例经手术病理证实为胸椎结核患者,按1:1随机分为两组,应用常规线圈(脊柱相控阵线圈,头颈联合线圈)、常规线圈联合AIR魔毯线圈对两组患者分别进行扫描。扫描序列包括胸椎矢状位T_(2)WI,T_(1)WI,T_(2)FLEX,进一步测量、比较SNR,CNR及脂肪抑制效果,分析MRI多序列诊断胸腰椎结核的准确率、特异度和灵敏度。结果常规线圈联合AIR-魔毯线圈扫描组,胸椎矢状位图像的SNR、CNR及压脂效果优于常规线圈组。结论联合应用AIR-魔毯线圈的图像SNR、CNR得到提高,脂肪抑制效果稳定良好。

磁共振集合序列与T2mapping序列在慢性冈上肌腱炎定量评估中的价值研究

目的探讨磁共振集合序列(magnetic resonance image compilation,MAGiC)与T2mapping序列在慢性冈上肌腱炎中的诊断价值,并比较两者在冈上肌腱扫描中的图像质量,以及两序列的T2值在冈上肌腱不同亚区的相关性。材料与方法回顾性收集2022年10月至2024年1月本院慢性冈上肌腱炎的患者30例(肌腱炎组)及健康体检者26例(对照组),均进行了常规MRI、T2mapping序列和MAGiC序列扫描。由两名放射科医生根据冈上肌腱走行将其分为外侧、中间、内侧亚区,并在MAGiC序列及T2mapping序列上测量不同亚区定量值。对比T2mapping序列第一回波图像与MAGiC T2WI的图像质量,并测量信号噪声比(signal to noise ratio,SNR)、对比噪声比(contrast to noise ratio,CNR)。采用Mann-Whitney U检验分析肌腱炎组与对照组在不同亚区各定量参数的差异以及两序列的图像质量。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),评价其对慢性冈上肌腱炎的诊断效能。对T2mapping序列与MAGiC序列测得的不同亚区T2值采用Pearson相关分析评价相关性。结果MAGiC序列重建图像MAGiC T2WI与T2mapping序列第一回波图像质量主观评分差异无统计学意义(Z=-1.535,P>0.05);MAGiC T2WI图像的CNR高于T2mapping序列第一回波图像[15.45(12.76,20.46)vs.9.94(8.74,12.23)],差异有统计学意义(Z=-2.473,P<0.001),而MAGiC T2WI图像的SNR低于T2mapping序列第一回波图像[2.49(2.16,2.71)vs.5.82(5.16,7.44)],差异有统计学意义(Z=-0.609,P<0.001);MAGiC序列与T2mapping序列的T2值在肌腱炎组外侧亚区、内侧亚区均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);MAGiC序列的T1值在肌腱炎组外侧亚区高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。外侧亚区T2mapping T2值、MAGiC T1、T2值诊断冈上肌腱炎的AUC分别为0.822、0.663、0.799;内侧亚区T2mapping T2值、MAGiC T2值诊断冈上肌腱炎的AUC分别为0.711、0.762。MAGiC序列T2值与T2mapping T2值在冈上肌腱外侧亚区、中间亚区、内侧亚区呈正相关(相关系数分别为0.736、0.437、0.464)。结论MAGiC定量图谱的T1、T2值与T2mapping T2值能够有效评估冈上肌腱内部成分的异质性,反映慢性冈上肌腱炎与正常肌腱内部成分的差异及肌腱自身的区域性差异,可为临床对冈上肌腱变性提供量化的客观依据。

智能快速磁共振技术在冈上肌肌腱损伤中的应用价值

目的探讨智能快速磁共振技术(intelligent quick magnetic resonance,IQMR)在冈上肌肌腱损伤中的应用价值。材料与方法对40例冈上肌肌腱损伤患者行肩关节冠状位快速T2WI脂肪抑制(T2WI fat saturation,T2WI-FS)和常规T2WI-FS序列扫描,将快速T2WI-FS序列的图像传入IQMR后处理系统,自动生成T2WI-FS_(IQMR)图像。由两位放射科医师各自独立对T2WI-FS_(快速)、T2WI-FS_(常规)和T2WI-FS_(IQMR)序列的三组图像的病灶细节清晰度、解剖结构清晰度、整体图像伪影和整体图像质量进行定性评分;根据Zlatkin分型对三组图像的冈上肌肌腱损伤程度进行分级评估,并测量比较三组图像的冈上肌、肱骨头和三角肌的信噪比(signal to noise ratio,SNR)、冈上肌与肱骨头的对比噪声比(contrast to noise ratio,CNR1)和三角肌与肱骨头的对比噪声比(CNR2)。结果T2WI-FS_(IQMR)序列较T2WI-FS_(常规)序列的扫描时间缩短了41%。定性分析:T2WI-FS_(IQMR)图像在病灶细节清晰度、解剖结构清晰度、整体图像伪影和整体图像质量方面的评分均优于T2WI-FS_(快速)和T2WI-FS_(常规)序列图像(P<0.001);三组图像在诊断冈上肌肌腱损伤程度分级上差异无统计学意义(P>0.05)。定量分析:T2WI-FS_(IQMR)组图像的冈上肌、肱骨头和三角肌的SNR、冈上肌与肱骨头的CNR1和三角肌与肱骨头的CNR2均大于T2WI-FS_(快速)组和T2WI-FS_(常规)组(P<0.001)。结论在冈上肌肌腱损伤MRI扫描中,IQMR技术可以明显缩短扫描时间,提高图像质量,值得临床推广应用。

深度学习图像重建算法在80 kV管电压下冠状动脉CT血管造影中的应用

目的探讨80 kV深度学习图像重建(DLIR)算法在冠状动脉CT血管造影(CCTA)中的应用价值。方法将接受心脏CCTA检查的60例患者按扫描方案分为100 kV组(A组,n=30)和80 kV组(B组,n=30)。A组采用60%权重自适应统计迭代重建-Veo(ASIR-V)算法(A-AV60)、DLIR算法(A-DLIR);B组采用DLIR算法(B-DLIR)。记录2组的CT容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP),计算有效辐射剂量(ED)。将感兴趣区(ROI)分别置于主动脉根(AR)、左前降支(LAD)、左回旋支(LCX)、右冠状动脉(RCA)及同层胸前脂肪区域,记录各ROI的CT值、噪声值,计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。主观评价2组经2代冻结技术后的原始轴位、曲面重建(CPR)、容积再现(VR)重建和最大强度投影(MIP)重建,并且对2组图像进行主观质量评价。结果B组较A组ED降低45.14%。B-DLIR中AR、LAD、LCX、RCA的CT值均高于A-AV60及A-DLIR,比较差异均有统计学意义(P均<0.001)。A-DLIR与B-DLIR相比,AR、LAD、LCX的噪声值相近,仅在RCA中比较差异有统计学意义(P<0.05);A-DLIR与B-DLIR的噪声值均小于A-AV60,比较差异均有统计学意义(P均<0.001)。A-DLIR与B-DLIR中AR、LAD、LCX、RCA的SNR、CNR相近,均高于A-AV60(P均<0.05)。B-DLIR主观图像质量平均分高于A-AV60(P<0.05),但低于A-DLIR(P<0.05)。A-DLIR与B-DLIR的清晰度、伪影、小分支可见度比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论在CCTA检查中,采用80 kV DLIR算法有助于获得质量更优的图像,进一步提高诊断效能,且可减少有效辐射剂量。

基于深度学习重建和传统TSE序列在直肠癌磁共振检查的对比研究

目的评估深度学习重建(deep learning reconstruction,DL Recon)技术在提高直肠MRI快速自旋回波序列(turbo spin-echo,TSE)图像质量的价值。材料与方法前瞻性纳入2023年9月至2024年1月中国医学科学院肿瘤医院病理诊断为直肠癌的初诊患者60例,对每位患者进行临床传统TSE序列及应用DL Recon技术的TSE序列(deep learning reconstruction-TSE,DL-TSE)扫描,并记录扫描时间,由两名影像科医师分别对两组图像(传统TSE、DL-TSE)的图像质量进行主观评价,采用“五分法”分别对病灶轮廓清晰度,图像伪影,病灶结构清晰度以及诊断信心进行评分;由两名影像科技师进行客观评价,分别计算DL-TSE和传统TSE图像的病灶信噪比(signal-to-noiseratio,SNR)以及病灶区域与周边组织的对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR),采用配对样本t检验或配对样本非参数检验(Wilcoxon符号轶检验)进行统计学分析。结果图像主观评价显示DL-TSE序列的病灶轮廓清晰度、图像伪影、病灶结构清晰度以及诊断信心的主观评分得分均优于传统TSE序列,且差异具有统计学意义(P<0.001)。图像客观评价显示DL-TSE序列和传统TSE序列的SNR分别为24.26(15.95,42.79)、11.84(7.63,18.88),差异有统计学意义(Z=-14.276,P<0.001);DL-TSE序列和传统TSE序列CNR分别为10.75(7.19,15.63),5.47(3.72,8.86),且差异有统计学意义(Z=-14.271,P<0.001)。DL-TSE序列的SNR及CNR相较于传统TSE序列均有明显提升。结论DL-TSE序列通过采用原始K空间数据DL Recon算法,在保证图像质量和病变可检测性的情况下,可提升直肠癌患者序列图像SNR及CNR,并且可缩短36.6%扫描时间。

深度学习重建技术在乳腺MRI图像质量优化中的应用研究

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。

光梭径向采集技术在屏气配合欠佳状态下肝脏动态增强扫描中的应用价值

目的:探讨光梭径向采集(uCSR)技术在屏气配合欠佳患者进行肝脏动态增强扫描中的应用价值。方法:搜集35例无法配合屏气检查的患者作为研究对象,在自由呼吸状态下采用uCSR序列进行肝脏动态增强扫描,该序列扫描结束后立即进行3D-VIBE序列扫描。由两位高年资医师采用5分法分别对uCSR重建的各期相准确性、uCSR序列延迟期与3D-VIBE序列延迟期总体图像质量及呼吸运动伪影抑制效果进行评分。由两位高年资技师对uCSR序列延迟期和3D-VIBE序列延迟期图像进行信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)值测量。结果:两位医师对uCSR重建的各期相准确性评分均高于4.0分(分别为4.86±0.355、4.83±0.382),表明uCSR序列能获得准确的肝脏动态增强扫描期相。对3D-VIBE序列和uCSR序列扫描的延迟期图像进行总体质量评分,结果显示uCSR图像明显优于3D-VIBE(Z=-5.241,P=0.000)。对3D-VIBE序列与uCSR序列延迟期图像的呼吸运动伪影抑制效果进行评分,结果显示uCSR图像更优(Z=-5.279,P=0.000)。对两组图像质量进行客观评价,结果显示3D-VIBE图像的SNR稍优于uCSR(Z=-2.359,P=0.018),CNR差异无统计学意义(Z=-1.753,P=0.08)。结论:对于屏气配合欠佳的患者进行肝脏动态增强扫描时,uCSR序列可以获得良好的图像,具有一定临床应用价值。

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

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。

SPIR与mDIXON技术在儿童磁共振颈椎增强中脂肪抑制效果分析

目的:对比分析频率选择饱和法(SPIR)与改良水脂分离技术(mDIXON)在儿童MRI颈椎增强脂肪抑制中的图像质量。方法:前瞻性纳入2022年1月—2023年1月在四川大学华西第二医院行MRI颈椎增强检查的患者27例,其中,男16例,女11例,年龄为1~15岁,平均(9.0±4.0)岁。所有患者均在飞利浦1.5T磁共振设备上进行颈椎增强MRI检查,分别采用SPIR与mDXION两种脂肪抑制技术行增强后T1加权矢状位扫描。采用客观评价法对两组图像的图像质量进行评价,客观评价指标包括信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR),并对两组间扫描时间进行比较。测量颈椎C3~C7椎体、C3~C7椎间盘、颈椎段脊髓以及颈部脂肪的MR平均信号强度(SI),选择颈椎C3~C5水平颈部后方空气区域作为背景区域并记录其SI和标准差。结果:2名观察者对SPIR和mDIXON组图像测量结果具有良好的一致性(ICC值均>0.75)。mDIXON技术脂肪抑制图像的SNR和CNR均优于SPIR技术,具体表现为mDIXON组图像的颈椎C3~C7椎体、C3~C7椎间盘、脊髓和组织的SNR和CNR均高于SPIR组图像,差异有统计学意义(P<0.05)。同时,mDIXON组扫描时间较SPIR组却减少约45.26%。结论:在儿童颈椎增强MRI检查中推荐选择mDIXON技术进行脂肪抑制,其可在保证较高图像质量的同时缩短扫描时间,提高临床效率,增加患儿检查的成功率。

磁共振成像三种增强序列对骨和软组织病变增强效果的比较研究

目的:比较研究磁共振成像(MRI)系统的T1快速自旋回波(T1FSE)序列、T1三点法非对称回波水脂分离成像(T1IDEAL)序列及T1容积加速肝脏采集(T1LAVA-Flex)序列3种增强序列成像在骨和软组织病变中的增强效能,以提高四肢软组织MRI增强的质量和效率。方法:选取在医院就诊的31例行骨盆及下肢软组织MRI检查的患者,按照随机数表法将每例患者在平扫的基础上同时予以T_(1) FSE、T_(1) IDEA和LAVA-Flex增强序列检查的结果分别纳入T_(1) FSE组、T_(1) IDEA组和LAVA-Flex组,比较3组图像的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、背景信号的标准差(SD)、病灶边缘的清晰度及伪影评分。采用单因素方差分析方法和LSD两两比较的方法比较3组序列的增强效能,并进行图像清晰度及伪影评分比较。结果:3组中的31例患者T1FSE、T1IDEAL和T1LAVA-Flex序列增强图像的SNR、CNR和SD比较,T1IDEAL组SNR、CNR和SD最佳,其余依次为T1FSE组、T1LAVA-Flex组,3组SNR、CNR和SD的比较差异有统计学意义(F=59.759,F=5.362,F=109.33;P<0.05)。T1FSE组和T1IDEAL组图像显示病灶边缘清晰度均优于T1LAVA-Flex组,差异有统计学意义(χ^(2)=7.939,χ^(2)=5.429;P<0.05);但伪影T1IDEAL组和T1LAVA-Flex组高于T1FSE组,3组比较差异有统计学意义(χ^(2)=5.905,P<0.05)。结论:T1IDEAL增强序列成像在骨与软组织病变中具有最高的SNR、CNR和清晰度,以及较少的伪影,可作为骨及软组织病变增强扫描的首选序列,T1 FSE可以做为基本的增强序列,T_(1) LAVA-Flex增强序列可降低增强扫描的时间。

光梭径向采集与T1-quick3D序列肝动脉期图像质量的对比研究

目的探讨光梭径向采集技术(uCSR)对于肝脏动脉期图像质量的影响。方法回顾性分析142例行肝脏动态增强扫描者的动脉期图像,其中79例采用uCSR序列进行动态增强扫描,63例采用T1三维容积内插值法屏气检查(T1-quick3D)序列进行动态增强扫描,由两名医师采用5分法对两组动脉期图像进行评分,评分内容包括动脉期期相准确性、动脉期图像总体质量及图像伪影情况,由两名技师对动脉期图像进行测值并计算信号噪声比(SNR)及对比噪声比(CNR)。结果两名医师及两名技师对图像质量的各项评价的一致性较好或很好。动脉期期相准确性评分结果显示uCSR组[5(5,5)]优于T1-quick3D组[5(4,5)](P=0.001);总体图像质量评分结果显示uCSR组[4(4,5)]与T1-quick3D组[4(4,5)]一致,两组具有统计学差异(P=0.047);图像伪影评分结果显示uCSR组[4(4,5)]图像伪影较T1-quick3D组[5(4,5)]明显(P=0.003);T1-quick3D组的SNR值(285.40±46.430)及CNR值(107.64±34.900)均高于uCSR组的SNR值(205.41±48.147)及CNR值(95.98±34.542)。结论uCSR的图像质量(SNR、CNR及图像伪影)劣于T1-quick3D序列,但uCSR能获得更准确的动脉期图像。

快速智能磁共振技术在颈椎磁共振扫描中的应用价值

目的 探讨快速智能磁共振(intelligent quick magnetic resonance,IQMR)技术在颈椎MRI中的临床应用价值。材料与方法 本研究回顾性分析临床疑颈椎病变患者临床资料50例,纳入颈椎T2WI常规图像、IQMR原始图像及IQMR重建图像。采用ANOVA检验比较三组图像的客观评分[感兴趣区域信号强度(signal strength,SI)、平均背景噪声(standard deviation,SD)、信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)]之间的差异,采用多样本秩和(Kruskal-Wallis H)检验评价主观评分之间的差异性,并比较三组图像的病灶检出情况与扫描时间。结果 IQMR颈椎矢状位T2WI序列扫描平均时间约1 min 17 s,与常规MRI相比时间缩短约57%;与原始图像相比,经过IQMR重建所得图像的SD背景下降21%,SNR提升28%,CNR提升30%;与常规图像相比,经过IQMR重建所得图像SD下降43%,SNR提升50%、CNR提升68%;三组图像之间SI脊髓差异无统计学意义;三组图像之间SI脑脊液差异具有统计学意义(P<0.05),且常规图像SI脑脊液低于IQMR原始图像及IQMR重建图像。结 论IQMR技术在颈椎MRI中能降低SD、提高SNR及CNR,从而提高图像质量,因此IQMR技术能够在保证图像质量的情况下,缩短扫描时间、提高颈椎MRI的扫描效率。

磁共振图像特征及其对比机制(二):图像对比与对比度噪声比

获得较高信噪比的图像一直是磁共振成像追求的目标，但高信噪比的图像并不意味着图像对比就高。符合诊断需要的图像还必须能够区分不同的成像组织，如果没有对比差异，再高的信噪比也无助于诊断。MRI图像的对比取决于多个变量，如软硬件配置、脉冲序列及其参数以及人体组织固有的磁场特性等，改变这些变量不仅能够获得解剖学信息，还能够获得反应生理功能甚至分子水平的信息，从而拓宽了MRI的临床应用范围。

基于深度学习重建技术改善前列腺T2WI图像质量的研究

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。

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

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。