临床放射学杂志

作者：吕先念, 姚艳琴, 杨晓霞, 于胜泳

单位：037009 大同市第五人民医院老年医学科吕先念;放射医学科姚艳琴;心血管内科于胜泳; 037045 大同市第三人民医院放射医学科杨晓霞

关键词：磁共振成像,心脏电影,人工智能,深度学习重组

<b>目的</b> 通过与常规心脏电影成像对比,评估基于深度学习重组(DLR)的加速电影成像图像质量及左心室功能。<b>方法</b> 纳入75例心脏磁共振检查的患者,分别进行常规电影序列及DLR加速序列成像。两名放射诊断医师盲法对两组图像整体质量、运动伪影及内膜清晰度进行主观评分,同时测量心肌和血池信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)及左心室功能参数。使用配对样本t检验或秩和检验对比两组图像质量评分,使用组内相关系数(ICC)评估观察者之间左心室参数测量结果的一致性,使用Bland-Altman分析常规图像与DLR图像在左心室参数定量中的一致性。<b>结果</b> DLR图像整体质量及内膜清晰度优于常规序列(P&lt;0.05),且心肌-血池SNR及CNR均高于常规序列(P&lt;0.001)。两名医师左心室功能测量结果有较高的一致性(ICC均＞0.85),且常规序列和DLR序列测量结果也有很好的一致性。<b>结论</b> DLR能在保证心脏电影图像质量及功能定量一致性的前提下,显著缩短扫描时间,这有助于优化心脏检查流程。

来源：2025年第6期

《临床放射学》期刊编辑部

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