基于论文摘要，我为您拟定以下专业标题： 基于1.5 T腰椎IR-UTE成像的骨质疏松快速评估：结合DnCNN加速小梁骨结合水定量

《Magnetic Resonance Imaging》：Toward rapid MR-based assessment of osteoporosis in the lumbar spine – Acceleration of IR-UTE imaging for bound water quantification in trabecular bone at 1.5?T

　　

目的：本研究旨在探索在1.5 T场强下，加速基于反转恢复准备的超短回波时间（IR-UTE）成像在腰椎小梁骨中结合水（BW）定量的可行性。 方法：研究人员利用Pulseq在1.5 T场强下实现了一种用于选择性BW成像的三维径向IR-UTE序列，并对七名年轻健康志愿者和三名骨质疏松（OP）患者进行了腰椎数据采集。由七个参考数据集（采集时间30分钟）及其回顾性欠采样子集（加速因子R = 6）重建的图像被配对，共产生126对输入-目标图像对，用于微调一个预训练于膝关节IR-UTE图像的降噪卷积神经网络（DnCNN）。研究人员计算了标量图像质量指标，并利用其余数据集（包括两名年轻健康志愿者和一名OP患者，其中一名健康志愿者额外接受了前瞻性加速扫描）测定了L1–L4小梁骨结合水质子密度（BWPD）。 结果：应用DnCNN增强了与参考图像的一致性，表现为标量图像指标的改善和BWPD值偏倚的降低。由此得出的小梁骨BWPD在年轻健康志愿者中高于OP患者（L1–L4平均值 [mol 1H/L]：2.307和2.378，后者前瞻性扫描为2.384，而OP患者为0.664）。 结论：在1.5 T场强下使用IR-UTE进行腰椎小梁骨BW定量是可行的，且所评估的年轻健康志愿者与OP患者之间的BWPD值存在差异。通过DnCNN微调实现的迁移学习展示了在保持与参考采集一致性的前提下，加速基于IR-UTE的小梁骨BW分析的潜力。

研究背景与目的

骨质疏松症（OP）是一种高发的骨骼疾病，影响全球约五分之一的老年人，其核心特征为骨量降低和骨微结构退化，导致骨脆性及骨折风险增加。由于小梁骨的骨重塑率远高于皮质骨，其对早期骨丢失尤为敏感，可作为OP的早期标志物。目前，临床诊断OP的金标准是双能X射线吸收测定法（DXA），但该方法无法区分皮质骨与小梁骨，且主要测量骨的矿物相，未能反映有机基质和骨水（包括结合水（BW）和孔隙水（PW））的信息，而后者与骨力学性能密切相关。

超短回波时间（UTE）和零回波时间（ZTE）技术已被用于基于MR的BW评估，其中BW具有超短T₂^*特性，是UTE成像中骨自由感应衰减的主要贡献者。结合水质子密度（BWPD）已被证明与皮质骨标本的有机基质密度相关，而有机基质对骨的弹性行为及其在断裂前变形和吸收能量的能力至关重要。为准确量化BW，需进行选择性评估。绝热反转恢复准备（IR-）UTE已成功用于体内皮质骨BW定量，并作为胫骨皮质OP的生物标志物被研究。然而，与小梁骨相比，皮质骨中PW的抑制通常足以进行BW评估，而小梁骨因其孔隙率更高、每体素骨组织更少、质子密度低于周围骨髓，其BW定量面临更大技术挑战，需要同时充分抑制水、PW，尤其是脂肪信号。

短TR IR-UTE（STAIR-UTE）已被证明是区分多种组织信号的有效方法，并已成功用于腰椎小梁骨BWPD定量。更短的TR有望改善同步抑制效果，但受比吸收率（SAR）限制，TR的缩短会增加单位TR内的射频功率。以往大多数体内BW成像研究在3 T场强下进行。采用1.5 T等较低场强可在选择更短TR方面提供更大灵活性，有利于同步抑制，但信噪比（SNR）降低会延长达到足够图像质量所需的扫描时间。为缓解扫描时间瓶颈以利于临床转化，基于机器学习的方法已被提出用于MRI中的欠采样加速和降噪。迁移学习通过微调，在仅有有限训练数据的情况下，也能将针对特定任务训练的网络适配到不同但相关的应用中，显示出巨大潜力。

本研究旨在探索在1.5 T场强下，加速基于IR-UTE的腰椎小梁骨BWPD定量至可行扫描时间的可行性。为此，研究人员对一个预训练于膝关节IR-UTE图像去噪的DnCNN进行了微调，并在年轻健康志愿者和OP患者的腰椎IR-UTE图像上进行了评估。

研究方法概述

研究人员在1.5 T临床扫描仪上，使用基于Pulseq框架实现的3D径向IR-UTE序列，对十名受试者（七名年轻健康志愿者，三名OP患者）进行了腰椎成像。每个受试者接受30分钟参考扫描，并从参考数据中回顾性生成加速因子R = 6的欠采样子集。此外，一名年轻志愿者额外接受了前瞻性R = 6加速扫描。研究人员利用ESPIRiT估计线圈灵敏度图，并使用GRAPPA Operator Gridding（GROG）将数据重建至笛卡尔网格。为微调预训练于膝关节IR-UTE图像的DnCNN，研究人员使用了来自七名受试者（五名年轻，两名OP）的126对输入-目标图像对。网络在MATLAB中训练1000个epoch，使用平均绝对误差（MAE）作为损失函数和Adam优化器。图像质量通过结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）进行评估，并与压缩感知（CS）和非局部均值（NLM）滤波方法进行比较。小梁骨BWPD在L1–L4椎体中进行量化，由一名具有九年肌肉骨骼影像经验的放射科医生在参考图像上绘制感兴趣区（ROI），并复制到相应的方法特定图像上。

研究结果

DnCNN提升图像质量与定量准确性：在三个评估数据集（两名年轻志愿者和一名OP患者）上，应用微调后的DnCNN于R = 6图像（“R = 6 DnCNN”）后，SSIM、PSNR和RMSE等标量图像质量指标均较未处理的R = 6图像有所改善，表明与参考图像的一致性增强。同时，BWPD值的偏倚也相应降低，显示出DnCNN在保持定量准确性的同时有效抑制了噪声。

年轻健康志愿者与OP患者BWPD存在显著差异：在L1–L4椎体小梁骨中测定的BWPD值，年轻健康志愿者（两名受试者平均值分别为2.307和2.378 mol ¹H/L，其中一名前瞻性扫描为2.384）显著高于OP患者（0.664 mol ¹H/L）。这一结果支持BWPD作为区分健康与骨质疏松状态潜在MR生物标志物的可行性。

前瞻性加速扫描验证可行性：在一名年轻健康志愿者中，前瞻性R = 6加速扫描（5分钟）经DnCNN处理后，其BWPD值与参考扫描及回顾性欠采样处理结果高度一致，表明该加速方案在实际临床扫描条件下具有可行性。

讨论与结论

本研究证实了在1.5 T场强下使用IR-UTE进行腰椎小梁骨BW定量的可行性，并展示了通过DnCNN微调实现迁移学习以加速该分析的潜力。研究结果表明，应用DnCNN能有效提升加速采集图像的质量，并保持与参考采集的定量一致性。更重要的是，年轻健康志愿者与OP患者之间BWPD值的显著差异，初步支持了BWPD作为MR-based OP评估生物标志物的应用前景。将扫描时间从30分钟缩短至5分钟，显著提升了该技术的临床可及性。尽管本研究为探索性研究，样本量有限，但其结果为未来在更大规模人群中验证该加速方案、并进一步探索BWPD作为OP临床诊断和监测工具提供了重要基础。