深度学习重建技术在直肠扩散加权成像中的比较：PROPELLER、缩小视野及常规DWI的影像质量与诊断效能评估

为解决直肠肿瘤评估中影像伪影与分辨率不足的问题，研究人员对比了深度学习重建(DLR)技术下的PROPELLER-DWI、缩小视野(rFOV)-DWI与常规DWI(cDWI)。结果显示，PROPELLER-DWI伪影最少，rFOV-DWI锐度最佳，两者整体影像质量显著优于cDWI（P<0.01），虽诊断准确性无显著差异，但PROPELLER-DWI的读片者间一致性最高（加权kappa 0.62–0.71），为直肠癌精准诊疗提供了优化方案。

　　当医学影像遇上人工智能，直肠扩散加权成像(DWI)技术迎来新突破！这项前瞻性研究对38名直肠肿瘤患者的42次MRI数据展开较量：采用深度学习重建(DLR)的螺旋桨式扫描(PROPELLER-DWI)以最少的伪影和失真胜出，而缩小视野(rFOV-DWI)则凭借惊艳的锐度表现夺魁（P<0.01）。尽管三种技术（PROPELLER/rFOV/常规DWI）在肿瘤分期准确性上难分伯仲，但PROPELLER-DWI让两位放射科医师达成高度共识（加权kappa达0.62–0.71），就像给模糊的肿瘤影像装上"防抖镜头"。有趣的是，传统DWI(cDWI)组竟有29例被医师评为次优影像，而新技术组最低仅1例（P<0.01）。这项研究为攻克直肠癌影像评估中的运动伪影和分辨率瓶颈，提供了充满科技感的解决方案——毕竟，清晰的肿瘤边界，才是精准治疗的起跑线！