基于深度学习重建和传统TSE序列在直肠癌磁共振查验的对比商议

开首：磁共振成像传媒

直肠癌是常见的消化说念恶性肿瘤之一，连年来，直肠癌在我国的发病率显贵高涨，从1972年的2.75增多到2019年的19.39（每10万东说念主），因此直肠癌的筛查与救援显得尤为蹙迫。直肠MRI具有较高的软组织分辨率，在病变定位、剖解关系、准确的术前临床分期以及评估手术效果中起着至关蹙迫的作用，不错促进有用救援计谋的制订。

在直肠MRI查验中多主张多对比度的成像是必不能少的，包括T1WI、T2WI、T2WI抑脂（fat saturated, FS）以及弥漫加权成像（diffusion weighted imaging, DWI），其中快速自旋回波序列（turbo spin-echo, TSE）序列因其高病灶信噪比（signal to noise ratio,SNR）和高空间分辨率而成为圭臬序列。关联词，直肠MRI的TSE序列因其较长的收罗时分容易受到肠蠕动引起的观点伪影和肠气－组织界面的磁感伪影影响。已有几种循序被用于缓解这些伪影，举例对前体壁皮下脂肪应用迷漫带、传统的平面内平行成像（parallel imaging, PI）循序以及抗胆碱能药物的使用。关联词，在执行中PI诚然减少了相位编码数以裁汰收罗时分，然则会导致SNR的抑遏，并可能使杂音增强或产生伪影。深度学习重建（deep learning reconstruction, DL Recon）时期出现之前，用于减少MRI扫描时分的时期有压缩传感（compressive sensing, CS）和并行收罗成像等，尽管这些循序取得了一定的效果，但在高加快因子下仍靠近噪声和伪影问题，可能会导致重建速率慢和重建图像质料不高，这些问题扫尾了这些时期在临床应用中的进一步执行和使用。

DL Recon时期是一种应用深度学习（deep learning, DL）时期从欠采样的K空间数据中重建高质料MRI图像的循序，有望在提高SNR及对比噪声比（contrast-to-noise ratio,CNR）的同期终了更高的加快因子。因此，咱们假定DL-TSE序列不错生成与临床传统TSE序列图像相同的图像质料。此外，在更高的加快倍数和更低的平均次数下，TSE图像收罗时分也不错显贵减少。因此，国度癌症中心/国度肿瘤临床医学商议中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤病院影像会诊科张红梅主任医生团队商议旨在评估使用了DL Recon裁汰图像收罗时分并提高图像质料的TSE序列应用于临床直肠MRI查验的可行性。

【胡想洁,范文文,滕泽,等.基于深度学习重建和传统TSE序列在直肠癌磁共振查验的对比商议[J].磁共振成像,2024,15(10):30-35.

DOI：10.12015/issn.1674-8034.2024.10.006】

（作家：范文文，滕泽，刘侃，童晓婉，江岳娈，刘鹏，郎宇，Nickel MarcelDominik，张红梅）

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张红梅 主任医生

张红梅，博士商议生，主任医生，中国医学科学院肿瘤病院影像会诊科副主任。

专科特长：腹部与神经系统肿瘤影像会诊

社会兼职：中国商议型病院学会肿瘤影像专委会常委/通知长，中华医学会辐射学分会腹部学组委员，中国抗癌协会肿瘤影像专委会委员，中国医生协会结直肠肿瘤专委会委员，中国抗癌协会肿瘤东说念主工智能专委会委员，中国抗癌协会神经肿瘤专委会委员， 中国医疗保健外洋交流促进会结直肠专委会常委、科普分会常委。

取得服从/奖项：主捏国度当然科学基金面上样式、齐门临床特质应用商议、齐门医学发展科研基金、中国医学科学院翻新工程重心样式等多项课题。以第一作家或通信作家在包括等高水平期刊发表科研论文近50篇。获“教师部科技跳跃二等奖”“中原医学科技二等奖”。

保举阅读

1.深度学习MRI重建算法临床应用新发达述评

严福华

【磁共振成像 2024年10期】

深度学习重建（deeplearning reconstruction, DLR）算法逐步训导，如故成为MRI图像重建畛域最为前沿的时期，跟着DLR算法的约束优化和模子泛化性的擢升，适用范围越来越广，在优化临床历程、擢升图像质料以及疾病...

出书日历： 2024年10月

2.基于磁共振深度学习图像重建算法的心肌延伸强化在未识别心肌梗死中的应用

陆雪芳 闫玉辰 龚威 权光南 刘薇音 查云飞

【磁共振成像 2024年10期】

打算 接洽基于磁共振深度学习重建（deep learning reconstruction,DLR）算法的心肌延伸强化（lategadolinium enhancement, LGE）提高临床未识别心肌梗死（unrecognizedmyocardial infarction, UMI）患者识别率...

出书日历： 2024年10月

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王春杰 单艺 张越 武春雪 刘灿 王静娟 吴涛 葛献鹏 卢洁

【磁共振成像 2024年10期】

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李婕 夏艺 徐好意思玲 林晓青 姜松 代建昆 蒋欣昂 孙光远 刘士远 范丽

【磁共振成像 2024年10期】

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出书日历： 2024年10月

5.基于DCE-MRI图像深度学习模子辨别会诊乳腺良恶性肿瘤的价值分析

罗文斌 郑晔 刘欣 王蕾 段少银

【磁共振成像 2024年10期】

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【磁共振成像 2024年10期】

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出书日历： 2024年10月

7.深度学习重建时期在乳腺MRI图像质料优化中的应用商议

范文文 冯倩倩 李二妮 刘侃 权光南 王鹏 卢铜锁 胡想洁 郎宇 张红梅

【磁共振成像 2024年10期】

打算 评估深度学习重建时期（deep learning reconstruction,DLR）在擢升乳腺多序列、多参数MRI图像质料中的应用价值。 材料与循序 前瞻性纳入60例病剖判诊为乳腺癌的初诊患者（60个病灶），隔离行乳腺MRI通例快...

出书日历： 2024年10月

8.基于深度学习重建的卵巢高分辨单次激励快速自旋回波MRI在卵泡计数中的应用商议

杨仁杰 邹宇洁 刘薇音 刘郁勃 文之 李亮 查云飞

【磁共振成像 2024年10期】

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出书日历： 2024年10月

9.MRI影像组学和深度学习在前哨腺癌中的商议发达

刘嘉睿 吴慧 刘娜 高凯华 杨姣

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李翊 宋丽文 赵英华

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打算 接洽基于能干力机制的深度学习（deep learning, DL）模子在骶髂枢纽（sacroiliac joint, SIJ）MRI冠状位T1序列图像瞻望中轴型脊柱枢纽炎（axial spondylarthritis, axSpA）患者新骨酿成发达的临床价值。 材...

出书日历： 2024年05月

裁剪：江 俊

初审：张 琴

复审：王志强

终审：贺光军

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