深度学习加速的HASTE-FS技术在胰腺囊性病变监测中的可行性：与传统HASTE和MRCP的比较

《Abdominal Radiology》：Feasibility of deep learning-accelerated HASTE-FS for pancreatic cystic lesion surveillance: comparison with conventional HASTE and MRCP

胰腺囊性病变（PCL）监测中，深度学习重建的HASTE-FS序列在胰管清晰度（4.1 vs 3.9）、囊壁锐利度（4.3 vs 3.7）及显影度（4.4 vs 3.9）上优于常规HASTE，但后者在胰腺边缘（4.2 vs 3.8）和周围血管（4.2 vs 3.4）更优。研究显示DL HASTE-FS在检测侧支胰管炎（SB-IPMN）信心（3.6 vs 3.4）和替代MRCP比例（83% vs 48%）上显著提升。

　　

摘要

目的

胰腺囊性病变（PCL）通常通过结合磁共振胰胆管成像（MRCP）的MRI进行监测。我们的目的是比较单次采集的脂肪饱和T2加权技术与深度学习重建（DL HASTE-FS）在PCL检测、特征描述和监测方面的性能，同时与传统的T2加权半傅里叶单次采集涡轮自旋回波（HASTE）序列及MRCP进行对比。

方法

在这项回顾性研究中，2023年8月2日至10月3日期间，共有91名连续患者接受了包含DL HASTE-FS和传统HASTE的3T腹部MRI及MRCP检查。三名腹部放射科医生使用5点李克特量表对整体图像质量和病变特异性图像质量进行了评分，评估内容包括胰腺边缘和导管清晰度以及PCL的显影情况。其中70个预先选定的PCL样本被用于评估囊性特征、诊断侧支IPMN的信心，以及DL HASTE-FS替代MRCP进行PCL监测的适用性。

结果

与传统HASTE相比，DL HASTE-FS在胰腺导管边缘清晰度（4.1分对比3.9分；p = 0.004）、胰腺导管可见性（2.0分对比1.9分；p = 0.04）、囊性病变显影度（4.4分对比3.9分；p < 0.001）以及囊壁和内部分隔结构的清晰度（4.3分对比3.7分；p < 0.001）方面得分更高。相反，传统HASTE在胰腺边缘清晰度（4.2分对比3.8分；p < 0.001）和胰腺周围血管清晰度（4.2分对比3.4分；p < 0.001）方面得分更高。对于这70个预先选定的PCL样本，使用DL HASTE-FS的阅片者能够观察到更多的PCL，并且在诊断侧支IPMN方面具有更高的信心（3.6分对比3.4分；p < 0.001）。最后，DL HASTE-FS在更多情况下被认为可以替代MRCP进行监测（83%对比48%；p < 0.001）。

结论

DL HASTE-FS在PCL的检测和特征描述方面优于传统HASTE，是PCL监测中3D MRCP的合适替代方案，有望减少检查时间和成本。