典型文献
人工智能-压缩感知与压缩感知在膝关节MRI中的加速效率及图像质量评价研究
文献摘要：
目的 探讨人工智能-压缩感知(artificial intelligence compressed sensing,ACS)与压缩感知(compressed sensing,CS)在膝关节MRI中的加速效率及对图像质量的影响.材料与方法 采用3.0 T MRI对67名受检者进行膝关节矢状面质子密度加权序列扫描,设置加速因子分别为2.0、2.5、3.0的CS序列(CS 2.0,CS 2.5,CS 3.0)与加速因子分别为2.5、3.0、3.5、4.0的ACS序列(ACS 2.5,ACS 3.0,ACS 3.5,ACS 4.0),以并行采集(parallel imaging,PI)2.0作为参考.两位医师独立对图像质量进行四分制主观评分.另一位医师在股骨内侧髁、腓肠肌内侧头、髁间窝积液、髌下脂肪垫、股骨外侧髁软骨放置感兴趣区,测量组织信噪比(signal noise ratio,SNR).对图像质量主观评分与多处组织SNR进行统计学分析.结果 在CS与ACS序列中,扫描时间随加速因子增大而缩短(PI 2.0:152 s;CS 2.0:128 s,CS 2.5:104 s,CS 3.0:86 s;ACS 2.5:76 s,ACS 3.0:65 s,ACS 3.0:57 s,ACS 4.0:51 s).图像质量主观评分一致性达到一致性较强以上(0.735≤κ≤0.869).8组序列间图像质量主观评分及五处组织SNR差异均具有统计学意义(P<0.05).CS 2.0、ACS 3.0主观评分及组织SNR与PI 2.0差异无统计学意义(P>0.05).AC S2.5主观评分及四处组织SNR与PI 2.0差异无统计学意义(P>0.05),并有一处组织SNR明显高于PI 2.0.CS 2.5、CS 3.0、ACS 3.5、ACS 4.0图像质量主观评分明显低于PI 2.0,且分别有1、5、2、2处组织SNR显著低于PI 2.0(P均<0.05).结论 ACS与CS均能缩短磁共振采集时间.相比CS,ACS具有更高加速效率,在膝关节质子密度加权序列中,在保证图像质量的前提下能将扫描时间缩短57％.
文献关键词：
人工智能-压缩感知;压缩感知;磁共振成像;膝关节;加速采集
中图分类号：
作者姓名：
潘珂;刘倩倩;唐玲玲;胡云涛;黄小华
作者机构：
川北医学院附属医院放射科,南充 637000
文献出处：
引用格式：
[1]潘珂;刘倩倩;唐玲玲;胡云涛;黄小华-.人工智能-压缩感知与压缩感知在膝关节MRI中的加速效率及图像质量评价研究)[J].磁共振成像,2022(05):94-98
A类：
加速采集
B类：
压缩感知,膝关节,加速效率,图像质量评价,质量评价研究,artificial,intelligence,compressed,sensing,ACS,材料与方法,受检者,矢状面,质子密度,密度加权,加速因子,并行采集,parallel,imaging,四分,主观评分,股骨,腓肠肌内侧头,髁间窝,积液,髌下脂肪垫,骨外,软骨,感兴趣区,signal,noise,ratio,SNR,多处,统计学分析,扫描时间,组序列,五处,S2,四处,一处,采集时间,高加速,磁共振成像
AB值：
0.279053
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
