深度学习,让IPMN患者的三维MRCPs“更多选择、更多精彩”
多项研究表明,胰腺导管内乳头状黏液瘤(IPMNs)具有一定的恶性潜能,病理分级多样,从低级到高级发育不良,部分甚至可进展为浸润性癌。现阶段,磁共振成像(MRI)是临床上首选的IPMNs诊断及随访成像方式,其中三维(3D)磁共振胰胆管成像(MRCP)是一项关键技术。
为改善MRI的时间和空间分辨率,可在1.5或3T的图像或K空间域中使用平行成像(PI),然而其检查时间和空间分辨率的提高是有限制的。最近,压缩感知(CS)技术已被引入临床以减少K空间样本的数量。然而与PI相比,CS的缺点之一是信噪比(SNR)较低。与单独使用CS相比,CS和PI的组合提供了更好的图像质量。2020年,临床上引入了使用每个重复时间(TR)技术的多个K空间数据采集(快速3Dm)技术。深度学习重建(DLR)可改善各种解剖学领域的成像质量,已被多项研究证明可以改善由CS和PI获取的MRI图像质量。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究比较了IPMN患者使用各种技术获得的采集时间和图像质量之间的差异,并进一步明确了DLR的临床实用价值,为临床获得准确的IPMN诊断及随访评估提供了技术支持。
本研究回顾性地纳入了32名IPMN患者,每位患者均接受了使用PI、Fast 3Dm和CS与PI获得的3D MRCPs,并在有和没有DLR的情况下进行了重建。使用Tukey's HSD测试比较了所有方案获得的采集时间、信噪比(SNR)和对比度-噪声比(CNR)。内窥镜超声、ERCP、手术或病理检查的结果被确定为标准参考,并通过McNemar检验比较所有三维MRCP方案的分布分类。
有和没有DLR的Fast 3Dm和CS的采集时间明显短于有和没有DLR的PI(P < 0.05)。有DLR的每个MRCP序列的SNR和CNR都明显高于无DLR的序列(P < 0.05)。有DLR和无DLR的PI和有DLR的快速3Dm的IPMN分布准确性明显高于无DLR的快速3Dm和无DLR的PI的CS(p < 0.05)。
本研究发现,DLR可改善使用PI、Fast 3Dm或CS与PI获得的3D MRCP的图像质量和IPMN评估能力。此外,快速3Dm和使用PI的CS在IPMN患者的MRCP中可作为PI的替代技术使用,这为IPMN的准确诊断及评估提供了技术参考及依据。
原文出处:
Takahiro Matsuyama,Yoshiharu Ohno,Kaori Yamamoto,et al.Comparison of utility of deep learning reconstruction on 3D MRCPs obtained with three different k-space data acquisitions in patients with IPMN.DOI:10.1007/s00330-022-08877-2
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