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在医学影像领域，动态对比增强 MRI（DCE-MRI）用于胶质瘤成像时可靠性较低。研究人员开展了深度学习提升 DCE-MRI 可靠性的研究。结果显示，新模型生成的合成药代动力学（PK）参数图可靠性显著提高，诊断性能不逊色。这有助于精准诊断和个性化治疗。
在医学影像的奇妙世界里，动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）就像是一把神奇的钥匙，试图打开弥漫性胶质瘤精准诊断的大门。它能利用肿瘤组织的动态信号变化和示踪剂动力学模型，生成药代动力学（PK）参数，像体积转移常数（
Ktrans）、血管外细胞外间隙分数体积（
Ve）和血管血浆空间分数体积（
Vp），这些参数对于反映肿瘤的血管生成和微循环通透性至关重要。然而，这把 “钥匙” 却存在一些瑕疵。DCE-MRI 的 T1 信号强度天生比动态磁敏感对比 MRI（DSC-MRI）低，导致信噪比不佳，动脉输入函数（AIF）受到噪声干扰，再加上部分容积效应，使得 AIF 的准确性大打折扣，最终影响了 PK 参数的可靠性，让医生们在解读影像时面临诸多挑战。
为了解决这些问题，来自首尔国立大学医院等机构的研究人员踏上了探索之旅。他们开展了一项极具意义的研究，旨在通过深度学习技术，提升 DCE-MRI 在弥漫性胶质瘤成像中的可靠性。研究结果令人振奋，他们提出的时空概率深度学习模型，无需复杂的 PK 模型拟合后处理，就能直接从 DCE-MRI 数据中精准估计 PK 参数图，并提供不确定性估计。这一成果发表在《European Radiology》上，为胶质瘤的诊断和治疗开辟了新的道路。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，对 329 例成人弥漫性胶质瘤患者的术前 DCE-MRI 数据进行回顾性分析，这些患者来自单中心。其次，采用时空卷积网络（TCN）和概率 U-Net 相结合的模型架构。TCN 负责提取体素时间曲线中的关键时间特征，概率 U-Net 则整合空间信息并生成不确定性地图。最后，通过计算结构相似性指数（SSIM）、归一化均方根误差（NRMSE）、组内相关系数（ICC）以及受试者工作特征曲线下面积（AUROC）等指标，对模型进行全面评估。
下面来看具体的研究结果：
- 合成 PK 参数图的性能：合成的Ktrans、Vp、Ve地图与真实地图相比，具有较高的生成性能，SSIM 分别达到 0.961、0.962 和 0.890，NRMSE 分别为 2.657、2.422 和 6.053。这表明合成的 PK 参数图在定量分析上与真实情况高度相似。
- 模型性能对比：通过消融研究发现，完整的两阶段时空模型在性能上优于单阶段 1D 时间模型。以Ktrans为例，两阶段模型的 SSIM 为 0.961，单阶段模型仅为 0.948，差异具有统计学意义（p<0.001）。这充分证明了时空模型在捕捉时空信息方面的优势。
- PK 地图的可靠性：合成 PK 地图的 ICC 值显著高于传统方法。Ktrans的 ICC 在合成图与真实图对比中为 1.00（95% 置信区间 0.991 - 0.999）对 0.68（95% 置信区间 0.54 - 0.77）（p<0.001）。Bland-Altman 图也显示合成 PK 参数的一致性更好，测量差异更小。
- 诊断性能评估：在预测 IDH 突变状态和 WHO 分级任务中，合成 PK 地图与真实 PK 地图的诊断性能相当。如预测 IDH 突变时，Ktrans的 AUROC 在合成图与真实图中分别为 0.86（95% 置信区间 0.77 - 0.92）和 0.84（95% 置信区间 0.75 - 0.91）（p=0.57）。不过，合成Vp地图在预测 IDH 突变和 WHO 分级时，表现更优。
- 后处理时间对比：与传统商业软件相比，深度学习模型的后处理时间大幅缩短，总后处理时间从 344.1 秒降至 4.7 秒（p<0.001），模型推理时间从 62.1 秒减至 0.8 秒（p<0.001），提高了工作效率。
研究结论和讨论部分进一步凸显了该研究的重要意义。这项研究提出的时空深度学习模型成功绕过了 PK 模型拟合后处理，提高了 DCE 参数估计的可靠性，还能提供不确定性估计。与以往研究相比，该模型应用于大规模弥漫性胶质瘤患者群体，充分考虑了时空动态变化。虽然研究存在一些局限性，如未进行外部验证、仅对比 Tofts 模型等，但它为后续研究指明了方向。未来可进一步研究低Ktrans值的病例，拓展模型在不同临床场景的应用。总体而言，该研究成果为胶质瘤的精准诊断和个性化治疗提供了有力支持，有望改善患者的临床预后，在医学影像领域具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
