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摘要 目的 比较应用和关闭 (NON-DL) 的 AIR Recon Deep Learning™ (ARDL) 算法的肝脏 MRI 与传统高分辨率采集 (NAÏVE) 序列在定量和定性图像分析和扫描时间方面的差异。材料与方法这项前瞻性研究包括 2021 年 9 月至 11 月期间的 50 名连续志愿者（31 名女性，平均年龄 55.5 ± 20 岁）。进行 1.5 T MRI 检查并包括三组图像：使用 ARDL 和 NAÏVE 协议获取的轴向单次激发快速自旋回波 (SSFSE) T2 图像、弥散加权图像 (DWI) 和表观弥散系数 (ADC) 图；还评估了 NON-DL 图像。两名放射科医生一致在肝实质中绘制固定的感兴趣区域以计算信噪比 (SNR) 和对比噪声比 (CNR)。另外两名放射科医生使用五点李克特量表独立评估主观图像质量。记录采集时间。结果 SSFSE T2 客观分析显示 ARDL vs NAÏVE 和 ARDL vs NON-DL 的 SNR 和 CNR 较高（所有 P < 0.013）。对于 DWI，ARDL vs NAÏVE 和 ARDL vs NON-DL 的 SNR 没有差异（所有 P > 0.2517）。ARDL vs NON-DL 的 CNR 较高（P = 0.0170），而 ARDL 和 NAÏVE 之间没有差异（P = 1）。在 ADC 图的 SNR 和 CNR 方面，三种比较均无差异（所有 P > 0.32）。所有序列的定性分析显示 ARDL 的整体图像质量更好，截断伪影更少，清晰度和对比度更高（所有 P < 0.0070），且具有出色的评分者间一致性（k ≥ 0.8143）。 ARDL 序列的采集时间比 NAÏVE 短 (SSFSE T2 = 19.08 ± 2.5 s vs. 24.1 ± 2 s 和 DWI = 207.3 ± 54 s vs. 513.6 ± 98.6 s，所有 P < 0.0001)。结论 ARDL 应用于上腹部与 NAÏVE 协议相比，整体图像质量更好，扫描时间更短。
基于人工智能的肝脏 MRI 图像质量增强：定量和定性评估
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