在动态对比增强磁共振成像中，完全自动化的多序列检测与肝脏病灶的对齐

《European Radiology》：Fully automated multi-sequence detection and alignment of focal liver lesions in dynamic contrast-enhanced MRI

AI自动检测与配准多序列DCE-MRI中的焦点肝病变研究，结果显示AI敏感度达0.990-0.997，显著优于放射科医生，AI辅助检测准确度提升至0.718-0.904，并保持跨九种序列配准准确率91.1%。

　　

摘要

目的

验证一种人工智能（AI）方法，用于在多序列动态增强磁共振成像（DCE-MRI）中全自动检测和对齐肝脏局灶性病变（FLLs）。

材料与方法

研究纳入了2020年2月至2022年8月期间来自三家医院的回顾性患者数据。采用多阅读者、多病例分析方法，以AI辅助的资深放射科医生的检测结果作为参考。分析了AI、放射科医生以及AI辅助放射科医生在病变和患者层面的检测性能。资深放射科医生对同一病变在九种不同DCE-MRI序列中的AI检测结果进行了验证。亚组分析根据病变大小（<20毫米 vs ≥20毫米）和病变数量（1个、2-5个和≥6个病变）评估了检测灵敏度。

结果

共纳入477名患者（中位年龄59岁，四分位数范围48-68岁）。AI在病变层面和患者层面的检测灵敏度分别为0.990（95%置信区间：0.984–0.994）和0.997（0.985–1.000）。放射科医生的检测灵敏度分别为0.607（0.581–0.631）和0.920（0.886–0.943）。AI辅助的放射科医生在病变层面的检测灵敏度显著提高（从0.607（0.581–0.631）提高到0.718（0.695–0.740，p<0.001），并在患者层面的准确率为0.904（0.875–0.930）。在九种DCE-MRI序列中，1395/1532个（91.1%）正确检测到的病变也得到了正确的对齐。AI表现良好，在所有病变大小和数量的亚组中检测灵敏度均持续超过0.982。

结论

AI能够在九种MRI序列中全自动检测和对齐DCE-MRI中的肝脏局灶性病变（FLLs）。

要点

问题目前手动阅读DCE-MRI以检测FLLs既耗时又容易出错

发现AI系统在检测FLLs方面优于放射科医生，并提高了放射科医生的灵敏度，同时保持了精确的跨序列对齐

临床意义AI可以帮助放射科医生提高DCE-MRI中FLLs的检测效率，展现出在九种序列中的高对齐能力。由于AI在检测和显示FLLs方面表现出很强的稳健性，它可能成为放射科医生阅读DCE-MRI的宝贵工具

图形摘要