卷积神经网络单激发技术在配合不佳患者颅脑磁共振成像中的可行性

摘要：

目的探讨卷积神经网络单激发(convolutional neural network single-shot,CNN-SS)技术在配合不佳患者颅脑MRI中应用的可行性.材料与方法选取32例因不能有效配合头颅MRI检查,导致常规并行采集(parallel imaging,PI)技术T2-FLAIR序列成像效果不佳的患者,应用CNN-SS技术进行T2-FLAIR补充扫描.并对两种技术方法的图像质量、病灶显示情况进行对比分析.结果CNN-SS组T2-FLAIR序列全颅脑扫描时间为33 s,PI对照组扫描时间为126 s.在图像质量方面,CNN-SS组的图像质量和病变清晰度评分分别为(3.75±0.51)分和(3.68±0.55)分,较PI组(2.41±0.71)分和(2.52±0.96)分显著改善(P均<0.001).结论CNN-SS技术可以有效应用于无法有效配合患者的头颅MRI,可显著缩短检查时间,并减少图像伪影提升图像质量,有助于对这类无法配合患者的潜在病变进行及时诊断,有助于患者治疗方案制订,避免漏诊、延误治疗.

关键词：液体反转恢复、单激发、卷积神经网络、头颅、磁共振成像、并行采集

所属期刊栏目：14

分类号：R445.2;R741(诊断学)

资助基金：上海市科技创新行动计划22YF1443600

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：111-115