压缩感知灵敏度编码(CS-SENSE)磁共振成像质量评估方法的比较研究与临床意义

为解决磁共振成像中压缩感知灵敏度编码(CS-SENSE)技术的图像质量评估标准问题，研究人员通过3D打印体模获取T1WI和T2WI图像，系统分析SNR、CNR、SSIM、SIFT定量指标与视觉评分(VES)的关联性。研究发现：CNR是评估T1WI质量变化的核心指标，而T2WI需综合SNR、CNR及SIFT特征，为临床快速选择最优成像方案提供量化依据。

　　

这项研究开创性地将3D打印体模技术与多维度评估体系相结合，深入解析了压缩感知灵敏度编码(CS-SENSE)在磁共振成像中的性能表现。通过精密设计的实验方案，团队采集了T₁加权像(T₁WI)和T₂加权像(T₂WI)数据样本，运用信号噪声比(SNR)、对比噪声比(CNR)、结构相似性(SSIM)和尺度不变特征变换(SIFT)四大量化指标，配合专业放射科医师的视觉评估评分(VES)，构建起主客观相结合的评价网络。

数据分析揭示出有趣的现象：对于T₁WI图像，对比噪声比(CNR)展现出与视觉评分最强的相关性，犹如一把精准的标尺；而在评估T₂WI图像时，则需要信号噪声比(SNR)、对比噪声比(CNR)和特征点匹配算法(SIFT)组成"三叉戟"联合发力。这些发现为优化临床扫描参数提供了科学导航，特别是当采用不同加速因子的CS-SENSE技术时，能像智能交通系统般精准引导图像质量调控。

研究创新性地证实，基于量化指标的"数字眼睛"可有效替代传统主观评价，这种突破不仅大幅提升评估效率，更为人工智能辅助诊断系统铺设了关键技术轨道。该成果对推动快速磁共振扫描技术的临床应用具有里程碑意义，让患者在更短的检查时间内获得更可靠的诊断依据。