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Radiology:对DWI的深度学习重建提高了前列腺成像的图像质量

2022-04-16 shaosai MedSci原创

深度学习重建(DLR)技术已被引入临床以改善MRI扫描质量,对改善图像质量和诊断性能的效用已经在MR冠状动脉造影和膝关节、盆腔和脑部成像中得到证实

现阶段多参数MRI被广泛用于前列腺癌的检测、定位和分期。目前,扩散加权成像(DWI)是前列腺癌多参数MRI的一个重要组成部分。然而,对于部分前列腺癌来说,在较高的b值下成像可以提高病灶的显着性和检测。前列腺成像报告和数据系统(PI- RADS)2.1版建议使用b值大于1400sec/ mm2的DWI进行评估以提高有临床意义的癌症的显著性。虽然大于2000sec/ mm2的高b值有可能提高检测率,但图像质量会变差。此外,一些多中心研究表明,PI-RADS检测前列腺癌的观察者间一致性和阳性预测值低,可能是由于DWI扫描和ADC图的图像质量相对较低所引起的

鉴于这些原因,深度学习重建(DLR)技术已被引入临床以改善MRI扫描质量。该技术对改善图像质量和诊断性能的效用已经在MR冠状动脉造影和膝关节、盆腔和脑部成像中得到证实。

近日,发表在Radiology杂志的一项研究探讨了DLR是否能改善前列腺癌患者在b值为1000sec/mm2至5000sec/mm2的DWI图像质量,实现DWI扫描质量前列腺癌的诊断性能的提高

项回顾性研究对2020年1月至6月连续的经活检证实的前列腺癌患者在B值为0秒/平方毫米、B值为1000秒/平方毫米(DWI1000)、B值为3000sec/ mm2(DWI3000)和B值为5000sec/ mm2(DWI5000)时获得的前列腺图像进行了重建,并进行了DLR。使用来自感兴趣区域分析的信噪比(SNR)和对比度-噪声比(CNR)评估图像质量,并使用五点视觉评分系统(1[非常差]至5[优秀])对每个有和无DLR的高b值DWI序列进行定性评估。有无DLR的SNR、CNR和DWI的视觉评分分别用配对t检验和Wilcoxon签名排名检验与Bonferroni校正进行比较。有无DLR的DWI的表观弥散系数(ADCs)也用配对t检验和Bonferroni校正进行比较。

共分析了60名患者(平均年龄,67岁;年龄范围,49-79岁)。有DLR的DWI显示出明显高于无DLR的DWI(P < .001);例如,DWI1000的平均SNR分别为38.7 ± 0.6和17.8 ± 0.6(P < .001),而平均CNR分别为18.4 ± 5.6和7.4 ± 5.6(P < .001)。有DLR的DWI也显示出比无DLR的DWI更高的图像质量(平均得分:DWI1000的4.8±0.4 vs 4.0±0.7[P = .001],DWI3000的3.8±0.7 vs 3.0±0.8[P = .002],DWI5000的3.1±0.8 vs 2.0±0.9[P < .001])。有DLR和无DLR的ADCs没有很大差别(P>0.99)。


 受试者工作特性曲线分析。蓝线表示用深度学习重建(DLR)的图像分析,红线是来自没有DLR的分析。(A) 在有和没有DLR的情况下,从扩散加权成像(DWI)获得的表观扩散系数(ADC)图的受试者工作特性曲线,b值为1000秒/mm2(ADC1000)。(B) 在有和没有DLR的情况下,从B值为3000秒/mm2的DWI获得的ADC图的受试者工作特性曲线(ADC3000)。有DLR的曲线下面积明显高于有无DLR的DWI1000的ADC图(P , .05)。(C) 在有和没有DLR的情况下,从B值为5000秒/mm2(ADC5000)的DWI获得的ADC图的受试者工作特性曲线。AUC = 曲线下的面积

本研究表明,深度学习重建散算法可以改善前列腺扩散加权MRI扫描的图像质量,同时不影响表观扩散系数的量化,并可改善疑似前列腺癌患者的病变特征的显示

原文出处

Takahiro Ueda,Yoshiharu Ohno,Kaori Yamamoto,et al.Deep Learning Reconstruction of Diffusion-weighted MRI Improves Image Quality for Prostatic Imaging.DOI:10.1148/radiol.204097

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