深度学习加速MRI扫描：急性脑梗死诊断迎来新突破
深度学习加速MRI扫描：急性脑梗死诊断迎来新突破
急性脑梗死的快速诊断对于患者的治疗效果至关重要。近年来，深度学习技术在医学影像领域的应用为这一难题提供了新的解决方案。2024年10月，Younghee Yim等研究人员在《Scientific Reports》上发表了一篇重要研究，探讨了深度学习加速的弥散加权成像（DL-DWI）在急性神经系统症状患者诊断中的临床可行性。
在临床神经影像学中，弥散加权成像（DWI）是诊断急性缺血性中风的关键技术。然而，传统的DWI扫描时间较长，且对患者运动敏感，可能导致图像质量下降。近年来，深度学习（DL）技术被引入以加速图像重建过程，减少伪影，并提高信噪比。
研究主要发现
研究团队评估了DL加速的DWI（DL-DWI）在评估急性神经系统症状患者中的临床可行性，特别是在缩短检查时间和保持图像质量方面。研究结果表明：
- 扫描时间显著缩短：DL-DWI的平均采集时间为49秒，显著短于传统DWI的165秒（P < 0.001）。
- 诊断性能相似：DL-DWI与传统DWI在诊断脑病变方面表现出相似的性能，尤其是在敏感性（均为98.8%）和特异性（均为99.5%）方面。
- 图像质量对比：总体图像质量、灰白质和深部灰质的区分度在两种序列中相似。然而，DL-DWI在小于5毫米的病变的可视化方面优于传统DWI（p = 0.03）。
- 伪影情况：DL-DWI报告的伪影多于传统DWI（21.5% vs 5.9%，P < 0.0001），但大多数伪影是由于易感性而非运动引起的。
- ADC值对比：DL-DWI的ADC值在白质、深部灰质和桥脑中低于传统DWI，且在所有脑区的ADC值的标准差（SD）均显著低于传统DWI，表明DL-DWI的ADC值更为可靠。在急性梗塞和肿瘤的亚组分析中，DL-DWI测量的ADC值显著低于传统DWI（P < 0.001, P = 0.0041）。
图像对比
图1. 传统DWI与DL-DWI的小型急性梗塞比较
图2. 传统DWI与DL-DWI的栓塞性梗塞比较
图3. 传统DWI与DL-DWI的肿瘤比较
图4. 传统DWI与DL-DWI的缺氧性脑病比较
图5. 传统DWI与DL-DWI的脑脓肿比较
临床意义
本研究通过深度学习（DL）技术加速的弥散加权成像（DWI）在急性神经系统症状的评估中展现了显著的临床潜力。DL-DWI不仅大幅缩短了扫描时间，提高了患者的舒适度和检查效率，而且在保持高诊断准确性的同时，增强了对小型脑病变的可视化能力，这对于急诊环境中快速诊断和治疗决策至关重要。此外，DL-DWI在图像质量上的表现与传统DWI相当，甚至在某些方面更优，如对小于5毫米病变的检测。
科研启示
这项研究启示了深度学习在医学影像重建中的应用前景，为后续研究提供了新的方向，包括进一步优化算法以减少伪影、提高图像分辨率，以及探索DL技术在其他MRI序列和临床场景中的应用。
原文链接：
【1】Bae, S. H. et al. Clinical feasibility of accelerated diffusion weighted imaging of the abdomen with deep learning reconstruction: comparison with conventional diffusion weighted imaging. Eur. J. Radiol. 154, 110428 (2022).
【2】https://doi.org/10.1038/s41598-024-75011-1
本文原文来自Hanson临床科研