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在肝脏磁共振成像（MRI）中，T1 加权成像面临屏息时间长、图像质量受影响等问题。研究人员开展 AI 增强重建在对比增强肝脏 MRI 的研究，发现其能提升图像质量、缩短屏息时间且不影响病灶检测，为临床诊断带来新突破。
在医学影像领域，肝脏磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）一直是重要的检测手段，它能在不涉及辐射的情况下，为医生提供肝脏的多参数信息，对肝脏疾病的诊断和治疗有着关键作用。其中，T1 加权成像更是肝脏 MRI 的核心序列之一，在肝脏病灶的检测与特征判断中发挥着重要功能。然而，传统的 T1 加权成像存在一些棘手的问题。每次采集都需要患者长时间屏息，这对于许多患者来说极具挑战，尤其是那些身体较为虚弱、年龄较大或者患有肺部疾病的患者，很难配合完成长时间的屏息动作。而且，长时间屏息不仅增加了患者的负担，还容易导致运动伪影的出现，使得图像质量大打折扣，影响医生对病灶的准确判断。
为了解决这些问题，来自英国皇家马斯登医院（Royal Marsden Hospital）、英国癌症研究院（The Institute of Cancer Research）等机构的研究人员展开了一项极具意义的研究。他们致力于探究 AI 增强重建技术在 T1 加权肝胆期钆塞酸二钠增强 MRI 中的应用效果。最终研究发现，AI 增强重建技术不仅能够显著提升图像质量，还能有效缩短患者的屏息时间，并且在病灶检测方面也毫不逊色。该研究成果发表在《European Radiology Experimental》上，为肝脏 MRI 技术的发展带来了新的曙光。
在研究方法上，研究人员首先组建了一支由 50 名患者构成的样本队列，这些患者均为经组织学证实的结直肠癌患者，且年龄在 18 岁以上，并同意参与额外的成像检查。患者在 1.5-T 扫描仪上接受常规肝脏 MRI 检查，研究序列在注射钆塞酸二钠（Gd-EOB-DTPA）20 分钟后的肝胆期进行。研究采用了两种 T1 加权梯度回波迪克森（Dixon）序列，一种是 17 秒屏息采集，另一种是通过降低相位分辨率加速至 12 秒屏息采集。数据采用神经网络（Neural Network，NN）与迭代降噪（Iterative Denoising，ID）相结合的算法重建，同时还进行了 NN 单独、ID 单独和标准方法的重建。研究人员通过定量对比噪声比（Contrast-to-Noise Ratio，CNR）分析、图像质量评分以及病灶检测等多种方式对不同重建图像进行评估。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 定量 CNR 分析：在 24 名有大于 1cm 病灶的患者中，17 秒 NN + ID 图像的肝 - 门静脉 CNR 显著高于 17 秒标准重建或 17 秒 NN 单独重建的图像（p=0.001），其他对比则无显著差异。这表明 AI 增强重建技术能够有效提高肝脏与门静脉之间的对比清晰度，让医生更清晰地观察肝脏血管结构。
- 图像质量分析：17 秒和 12 秒 NN + ID 重建的图像在整体图像质量、定性 CNR、血管边缘清晰度和病灶边缘清晰度方面的评分均显著高于 17 秒标准重建图像（p<0.001），且 17 秒和 12 秒 NN + ID 重建图像之间无显著差异。此外，在呼吸运动伪影方面，读者 1 评估时，17 秒和 12 秒 NN + ID 重建图像的评分显著高于 17 秒标准重建图像（p=0.001），但读者 2 评估时无显著差异。这说明 AI 增强重建技术在提升图像质量方面效果显著，且不同经验的读者对呼吸运动伪影的评估存在一定差异。
- 病灶检测：在临床病灶检测中，45 名患者纳入分析，12 秒 NN + ID 重建和 17 秒标准重建在检测到的病灶数量和最小病灶直径方面无显著差异。这意味着即使缩短了屏息时间，采用 AI 增强重建技术的 12 秒采集也能达到与 17 秒标准重建相似的病灶检测效果。
研究结论和讨论部分指出，AI 增强重建技术在肝脏 MRI 中展现出巨大的优势。通过使用 NN + ID 的 AI 增强重建，能够在 T1 加权肝胆期成像中提升图像质量，缩短屏息时间，同时不影响病灶检测。这一成果对于临床实践意义重大，它可以让更多患者在 MRI 检查中减少痛苦，提高检查的耐受性，并且有助于医生更准确地诊断肝脏疾病。不过，该研究也存在一定的局限性，比如研究仅在单一机构、使用单一制造商的 1.5-T 扫描仪、针对结直肠癌患者进行，且仅分析了肝胆期图像，未对病灶的良恶性进行进一步评估等。未来还需要更多的研究来弥补这些不足，进一步推动 AI 增强重建技术在肝脏 MRI 领域的广泛应用。
