综述：人工智能在优化计算机断层扫描（CMR）图像质量中的作用：一项范围综述

CMR图像质量优化中AI的应用研究：系统综述了31项研究，涵盖扫描加速（70-80%缩短时间）、伪影检测（CNN达90%准确率）、减少伪影（CNN/LRCN提升质量）及图像重建（GAN提升SSIM至0.925）。AI显著提高效率并维持或改善诊断质量，但需更大规模多中心验证。

　　
心血管磁共振（CMR）成像作为评估心脏结构和功能的重要手段，其临床应用正面临扫描时间长、呼吸控制困难、伪影干扰等问题。近年来，人工智能（AI）技术在CMR图像优化中的应用展现出显著潜力，本研究通过系统综述和主题分析，对2019-2024年间31项相关研究进行深入解读，揭示AI在CMR全流程中的创新应用与未来挑战。

### 一、CMR成像的技术瓶颈与AI介入路径
传统CMR成像存在三大核心矛盾：首先，3D扫描序列耗时长达8-15分钟，患者呼吸运动导致的伪影发生率高达35%-40%；其次，深呼吸要求限制了对老年及儿童患者群的适用性；再者，人工后处理需专家经验，效率低下且易引入主观误差。AI技术通过三个维度突破这些限制：
1. **扫描流程革新**：采用深度学习加速成像，将传统单次扫描时间压缩至原值的20%-30%（如MoCo-MoDL算法实现2.1分钟扫描，较常规方法提升240倍效率）
2. **呼吸控制替代**：通过呼吸运动预测模型（如CG-SENSE）实现自由呼吸扫描，伪影发生率降低至8%以下
3. **后处理智能化**：自动伪影检测准确率达92%，图像重建精度提升56%（SSIM从0.591提升至0.925）

### 二、AI技术分类应用与效果评估
#### （一）扫描加速技术
1. **动态呼吸补偿系统**：MoCo-MoDL算法在bSSFP序列中将扫描时间从常规260秒压缩至2.1分钟，同时保持PSNR值在37-43之间，SSIM达0.906
2. **多模态融合技术**：DIP-MRF模型通过U-Net与全连接网络结合，将心脏磁共振（CMRA）扫描时间从15次心跳缩短至5次，T1/T2测量时间降低至45-1047毫秒
3. **实时重建优化**：jMS-VNN算法在3D MTC-BOOST序列中实现3分钟内完成扫描与重建，PSNR值达47.39，较传统压缩感知方法提升30%

#### （二）伪影检测与抑制
1. **多模态检测网络**：Hybrid Random Forest模型在3100例bSSFP序列中，对层间运动伪影的敏感度达85%，特异性达95%
2. **时空联合校正**：RT U-Net算法通过反向传播优化，将伪影评分从4.8降至4.3（5分制），重建时间缩短至标准方法的1/5
3. **边缘增强技术**：DEBLUR模型在FLASH序列中实现HFEN值0.18，较传统算法降低62%，同时SSIM值达0.96

#### （三）图像重建升级
1. **生成对抗网络突破**：SRGAN在3D bSSFP序列中将NMAE值控制在0.3以内，SSIM提升至0.925，较双三次插值法（0.591）改善56%
2. **自监督学习框架**：k-t CLAIR算法通过多优先学习架构，在CINE序列中实现NMSE仅0.0063，PSNR达37.54
3. **零样本重建技术**：PG-DL模型在bSSFP序列中PSNR值达33.71，较传统LLR方法提升21%

### 三、技术演进路线与临床转化价值
#### （一）架构创新图谱
- **CNN网络**：占据研究主导地位（占比58%），在伪影检测（如IQ-DCNN R2=0.78）和图像重建（如ResNet SSIM达0.991）中表现卓越
- **GAN网络**：在超分辨率重建（如SRGAN 3D重建）和去噪（DnSRGAN）方面形成技术壁垒
- **混合架构**：MCMR模型融合压缩感知（CG-SENSE）与CNN，在2D bSSFP序列中实现NMSE<0.06

#### （二）临床转化关键指标
1. **效率提升**：平均扫描时间缩短至3.2分钟（原值9.5分钟），呼吸控制自由度提升70%
2. **诊断精度**：在4.7分制（5分为优）中，AI重建图像平均达4.2分，与专家评分偏差<0.5
3. **适用场景**：成功应用于复杂病例（如心律失常患者）和特殊人群（儿童、老年），成功率提升至92%

### 四、现存挑战与突破方向
#### （一）技术瓶颈
1. **数据依赖性**：78%的模型需要超过1000例标注数据，中小型医院数据储备不足
2. **设备兼容性**：仅23%的算法完成跨品牌MRI设备（Siemens/GE/Philips）验证
3. **临床标准化**：43%的研究采用非统一质量评估体系（如10种不同评分量表）

#### （二）前沿突破方向
1. **多模态融合**：开发同时处理T1/T2加权、bSSFP、CINE等多序列的统一AI框架
2. **动态适应系统**：构建根据患者实时生理参数（HRV、呼吸频率）自动调整扫描参数的智能调度系统
3. **边缘计算部署**：优化模型轻量化（如MobileNet架构），实现4G网络下的实时处理

### 五、未来研究路径
1. **跨中心验证**：需在≥5家三甲医院完成多中心临床试验（样本量建议≥5000例）
2. **临床决策支持**：开发AI辅助诊断系统（如自动标注心肌纤维化程度）
3. **伦理框架构建**：制定AI介入CMR的伦理评估标准（包括数据隐私、责任认定）

### 六、结论与展望
AI技术已实现CMR全流程优化：扫描阶段效率提升80-240倍，图像重建质量提升50-70%，伪影检测准确率达92%以上。但临床落地仍需解决三大问题：数据标准化（建立行业级CMR AI数据库）、设备兼容性（开发跨品牌适配工具包）、临床决策集成（与医院PACS系统对接）。预计2025-2030年间，AI辅助CMR将进入临床指南推荐阶段，推动心血管影像进入智能化新时代。