南京医科大学学报(自然科学版)

作者：武鹏飞，徐海，李泓渊，沈杰，王建伟

单位：南京医科大学第一附属医院放射科，江苏 南京 210029,,南京医科大学第一附属医院放射科，江苏 南京 210029,,南京医科大学第一附属医院放射科，江苏 南京 210029,,南京医科大学第一附属医院放射科，江苏 南京 210029,,南京医科大学第一附属医院放射科，江苏 南京 210029,

关键词：纵隔;深度学习;磁共振成像;快速自旋回波

基金：江苏省卫生健康委科研项目（K2023057）

目的：探讨基于深度学习重建（deep learning reconstruction，DLR）技术的快速自旋回波（turbo spin echo，TSE）T2加权成像（T2 weighted imaging，T2WI）序列提高纵隔T2WI图像质量和减少扫描时间的应用价值。方法：前瞻性收集35例纵隔病变的患者进行纵隔常规T2WI序列和基于DLR的T2WI（T2WIDLR）序列扫描。由2位放射科医师各自独立对两组图像的伪影、图像清晰度、病灶的细节显示和整体图像质量进行定性评分，并测量和比较两组图像的病灶信噪比（SNR 病灶）和病灶与竖直肌的对比噪声比（CNR 病灶/肌肉）。结果：T2WIDLR在伪影、图像清晰度、病灶细节显示和整体图像质量的评分均优于常规T2WI（P均 ＜ 0.001）。 T2WIDLR序列图像的SNR和CNR均优于常规T2WI序列（P均 ＜ 0.001）。结论：与常规T2WI序列相比，T2WIDLR序列的运动伪影更少，图像清晰度、病灶细节显示和整体图像质量更优，图像SNR和CNR更高，在纵隔疾病的临床应用中有较大潜力。

来源：2024年第6期

《南京医科大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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