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        心臟磁共振自由呼吸運動校正人工智能電影序列在心力衰竭患者中的臨床應(yīng)用

        2024-04-12 06:37:54冉玲平黃璐嚴(yán)祥虎趙赟楊朝霞周舒暢夏黎明
        磁共振成像 2024年3期
        關(guān)鍵詞:掃描時間屏氣容積

        冉玲平,黃璐,嚴(yán)祥虎,趙赟,楊朝霞,周舒暢,夏黎明

        作者單位 華中科技大學(xué)同濟醫(yī)學(xué)院附屬同濟醫(yī)院放射科,武漢 430030

        0 引言

        心力衰竭是多種心血管疾病的終末期表現(xiàn),具有較高的患病率和發(fā)病率[1-2]。心臟磁共振(cardiac magnetic resonance, CMR)成像在各類心臟疾病的診斷中發(fā)揮著重要作用,可以準(zhǔn)確、全面地評估心臟形態(tài)和功能[3],常用于心衰的診斷及功能評估[4]。傳統(tǒng)的屏氣平衡穩(wěn)態(tài)自由進動(balanced steady state free precession, bSSFP)電影序列被認(rèn)為是CMR 中用于心室容積和功能評估的常規(guī)方法[5-6]。然而,它需要多次屏氣來進行掃描,以避免呼吸運動導(dǎo)致圖像偽影,尤其是大多數(shù)心力衰竭患者很難配合多次長時間的屏氣,經(jīng)常導(dǎo)致電影圖像偽影很重或患者難以堅持完成完整的檢查。因此,以自由呼吸狀態(tài)下加速采集技術(shù)完成CMR電影掃描對心衰患者非常有益。

        雖然以往的加速采集技術(shù),比如壓縮感知(compressed sensing, CS)、實時(real-time)電影成像等[7-10],采集時間短于常規(guī)電影,能明顯縮短屏氣時間或?qū)崿F(xiàn)自由呼吸狀態(tài)下掃描,但部分研究顯示圖像質(zhì)量相較于常規(guī)電影會有所降低[11-13]。近年來,人工智能(artificial intelligence, AI)技術(shù)在加速MRI 方面展現(xiàn)出了優(yōu)于傳統(tǒng)重建方法的優(yōu)勢,具有更快的重建速度[14-17]。最近的發(fā)展趨勢表明,AI在心臟電影圖像重建方面具有巨大潛力,可以減少掃描時間和/或提高圖像質(zhì)量[18-20]。然而,當(dāng)前大部分AI 用于CMR電影成像的技術(shù)需要在屏氣狀態(tài)下實現(xiàn)[21-22]。本研究應(yīng)用了一種新的帶有運動校正的自由呼吸(free-breathing with motion correction, FB-MOCO)AI電影成像技術(shù),該技術(shù)可以在自由呼吸狀態(tài)下完成CMR 電影掃描,同時利用AI重建和運動校正方法對圖像進行校正,以消除呼吸運動對圖像質(zhì)量的影響。本研究旨在評價FB-MOCO AI 電影技術(shù)的圖像質(zhì)量、雙心室容積和功能參數(shù),并與常規(guī)bSSFP 屏氣電影序列進行比較,以探討其在心力衰竭患者CMR 檢查中應(yīng)用的可行性。

        1 材料與方法

        1.1 一般資料

        本研究遵守《赫爾辛基宣言》,獲得華中科技大學(xué)同濟醫(yī)學(xué)院附屬同濟醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)(批準(zhǔn)文號:2020 倫審字S155 號),所有患者檢查前簽署知情同意書。前瞻性連續(xù)納入2022 年8 月至2023 年5 月期間來我院進行CMR 檢查的心力衰竭患者。納入標(biāo)準(zhǔn):臨床診斷心力衰竭患者,左心室射血分?jǐn)?shù)(left ventricular ejection fraction, LVEF)<50%。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)未成功完成常規(guī)屏氣電影和FB-MOCO AI電影序列CMR 檢查;(2)圖像質(zhì)量較差,難以滿足臨床診斷要求。

        1.2 圖像掃描

        所有CMR 掃描均在3 T MR 掃描儀(uMR 790,United Imaging Healthcare,上海,中國)上進行,使用專用的24通道心臟線圈。首先進行常規(guī)bSSFP屏氣電影序列的掃描,隨后掃描層面位置相匹配的FB-MOCO AI 電影序列,兩個序列均掃描從基底部到心尖9 個連續(xù)的短軸層面,以覆蓋整個心室,每一層均有25 個期相的圖像。FB-MOCO AI電影序列由聯(lián)影公司(中國,上海)提供并直接安裝在MRI 掃描儀上,該序列使用bSSFP 序列欠采樣模式在自由呼吸狀態(tài)下采集,通過使用AI 進行重建,MOCO 方法進行運動校正。掃描序列的詳細(xì)成像參數(shù)見表1。

        1.3 圖像分析

        所有的定性和定量圖像分析均由兩名分別具有2 年和8 年CMR 診斷經(jīng)驗的放射科住院醫(yī)師和主治醫(yī)師獨立進行。采用5分法評分量表[23-24]對短軸圖像的整體圖像質(zhì)量進行評估:1 分,非診斷性,無臨床意義;2 分,差,有明顯的運動相關(guān)偽影或圖像失真,但具有部分診斷意義;3 分,中等,有中度運動相關(guān)偽影或圖像失真,但能充分識別心室輪廓;4 分,良好,輕度運動相關(guān)偽影或圖像失真;5 分,優(yōu),無或輕微運動相關(guān)偽影或圖像失真。圖1 為圖像質(zhì)量5 分法評分示意圖。

        圖1 圖像質(zhì)量5分法評分示意圖。圖1A~1E分別代表1~5分。Fig.1 Illustration of the 5-point scoring method for image quality.1A-1E show 1-5 point, respectively.

        使用軟件CVI42,v.5.3(Circle Cardiovascular Imaging,Calgary, Canada)進行定量功能分析,人工智能自動識別心室腔容積最大的期相為舒張末期,心室腔容積最小的期相為收縮末期,自動識別勾畫舒張末期和收縮末期的左心室(left ventricle, LV)心內(nèi)膜和心外膜輪廓以及右心室(right ventricle, RV)心內(nèi)膜輪廓,分別由兩名醫(yī)師逐層查看,輪廓識別不準(zhǔn)確時進行人工調(diào)整。心室腔容積包含心內(nèi)膜肌小梁和心室乳頭肌。然后計算雙心室容積和功能參數(shù),包括舒張末期容積(end-diastolic volume, EDV)、收縮末期容積(end-systolic volume, ESV)、每搏輸出量(stroke volume, SV)、射血分?jǐn)?shù)(ejection fraction, EF)和左心室舒張末期質(zhì)量(LV end-diastolic mass, LVEDM)。

        1.4 統(tǒng)計學(xué)分析

        使用SPSS 25.0 軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析。連續(xù)數(shù)據(jù)描述為平均值±標(biāo)準(zhǔn)差或中位數(shù)(P25,P75)。在進行統(tǒng)計分析前,對兩名放射科醫(yī)師的圖像質(zhì)量評分和定量參數(shù)進行平均分析。Shapiro-Wilk 檢驗用于檢驗數(shù)據(jù)的正態(tài)分布。采用配對樣本t檢驗來評估兩種序列之間正態(tài)分布定量數(shù)據(jù)的差異。對非正態(tài)分布的定量數(shù)據(jù)和定性評分?jǐn)?shù)據(jù)采用配對Wilcoxon 符號秩檢驗。采用Pearson(正態(tài)分布)或 Spearman(非正態(tài)分布)相關(guān)分析評估兩種序列間定量參數(shù)的相關(guān)性。通過Bland-Altman 分析來評估從不同序列中獲得的定量參數(shù)的一致性。分別采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intra-class correlation coefficient, ICC)和加權(quán)Kappa評估測量的定量參數(shù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)的觀察者間一致性。ICC 一致性評價標(biāo)準(zhǔn):<0.50 為一致性較差,0.50~0.75 為 一 致 性 中 等,>0.75~0.90 為 一 致 性 較好,>0.90 為一致性很好。加權(quán)Kappa 一致性評價標(biāo)準(zhǔn):≤0.20 為 一 致 性 較 差,>0.20~0.40 為 一 致 性 一般,>0.40~0.60為一致性中等,>0.60~0.80為一致性較好,>0.80為一致性好。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 患者基本情況

        本研究最終納入了29 例心力衰竭患者,男18 例,女11 例,年齡17~75(42±16)歲,身高(166.2±10.5)cm,體質(zhì)量(67.7±15.2) kg,體質(zhì)量指數(shù)(24.3±4.0) kg/m2,體表面積(1.8±0.2) m2,體表面積計算公式為:0.006 1×身高(cm)+0.012 4×體質(zhì)量(kg)-0.009 9[25],心率77±12 次/分,氨基末端腦鈉肽前體569.0(108.5,1 536.5) pg/mL,高 敏 心 肌 肌 鈣 蛋 白I 22.5(10.5,110.4) pg/mL,肌酸激酶93.0(46.5, 150.0) U/L,超敏C 反應(yīng)蛋白2.4(0.9, 5.1) mg/L。心衰患者的臨床診斷包括8 例擴張型心肌病、5 例高血壓心臟病、3 例肥厚型心肌病、3例心肌梗死、3例心肌炎、1例心肌淀粉樣變性、1例心肌致密化不全和5例其他心血管疾病,患者臨床癥狀表現(xiàn)為胸痛、胸悶、氣促、呼吸困難、雙下肢水腫等,CMR 表現(xiàn)包括心臟擴大、心功能減低、二尖瓣/主動脈瓣關(guān)閉不全、心包積液等。

        2.2 掃描時間和圖像質(zhì)量評分

        FB-MOCO AI 電影序列的總掃描時間[(14.3±1.9) s]比常規(guī)屏氣電影[(79.2±11.4) s]明顯縮短(t=36.063,P<0.001)。FB-MOCO AI 電影[(4.4±0.5)分]的總體圖像質(zhì)量評分與常規(guī)屏氣電影[(4.3±0.7)分]相當(dāng),差異無統(tǒng)計學(xué)意義(Z=-0.949,P=0.343)。除1 例患者的常規(guī)屏氣電影圖像有明顯的偽影,兩名醫(yī)師都評為2分外,其余患者兩個電影序列圖像兩位醫(yī)師的評分均≥3。其中,常規(guī)屏氣電影評5 分的14 例(48.3%)、4分12例(41.4%)、3分2例(6.9%)、2分1例(3.4%),F(xiàn)B-MOCO AI電影圖像評5分的13例(44.9%)、4 分15 例(51.7%)、3 分1 例(3.4%)、2 分0 例(0.0%)。圖2 為兩種電影序列的圖像質(zhì)量評分分布情況。圖3 為一名擴張型心肌病患者兩種電影序列的代表性圖像。

        圖2 圖像質(zhì)量評分的分布情況(患者的百分比)。FB-MOCO AI:自由呼吸運動校正人工智能。Fig.2 Distribution of image quality scores (percentage of patients).FB-MOCO AI: free-breathing with motion correction artificial intelligence.

        圖3 男,34 歲,擴張型心肌病患者。3A~3C 分別為常規(guī)屏氣電影的基底段、中間段和心尖段舒張末期短軸電影圖像;3D~3F為FB-MOCO AI電影的相應(yīng)層面。兩位觀察者對兩個序列的圖像質(zhì)量評分均為優(yōu)(5 分)。FB-MOCO AI:自由呼吸運動校正人工智能。Fig.3 Representative images of a 34 years old male patient diagnosed with dilated cardiomyopathy.3A-3C show end-diastolic short-axis cine images of the basal, middle, and apical segment acquired by conventional breath-hold cine; 3D-3F are the corresponding slice acquired by FB-MOCO AI cine.Both observers rated image quality from two sequences as excellent (score, 5).FB-MOCO AI: free-breathing with motion correction artificial intelligence.

        2.3 圖像質(zhì)量評分和定量參數(shù)測量的觀察者間一致性

        常規(guī)屏氣電影和FB-MOCO AI 電影的圖像質(zhì)量觀察者間一致性較好(加權(quán)Kappa 分別為0.816、0.757,P值均<0.001)。ICC 分析測量定量參數(shù)的觀察者間一致性顯示,所有一致性均很好(ICC 均>0.900)(P值均<0.001)(表2)。

        2.4 定量參數(shù)分析

        雙心室定量參數(shù)的比較見表3。兩種序列間所有測量的雙心室容積和功能參數(shù)以及LVEDM 差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P值均>0.05)。此外,在相關(guān)性分析中,所有測量值在FB-MOCO AI 電影序列與常規(guī)屏氣電影之間都有強相關(guān)性(r值均≥0.94,P值均<0.001)(表3)。Bland-Altman 分析顯示,F(xiàn)B-MOCO AI 電影序列和常規(guī)屏氣電影之間的所有CMR 定量參數(shù)平均差異均接近零,且變異范圍很小,一致性高(圖4)。

        圖4 FB-MOCO AI電影與常規(guī)屏氣電影在雙心室容積、功能參數(shù)及LVEDM 測量的差異的Bland-Altman圖。實線代表差值(FB-MOCO AI 電影-常規(guī)屏氣電影)的平均值;虛線表示一致性界限(平均差值±1.96SD)。FB-MOCO AI電影:自由呼吸運動校正人工智能電影;LVEDV:左心室舒張末期容積;LVESV:左心室收縮末期容積;LVSV:左心室每搏輸出量;LVEF:左心室射血分?jǐn)?shù);LVEDM:左心室舒張末期質(zhì)量;RVEDV:右心室舒張末期容積;RVESV:右心室收縮末期容積;RVSV:右心室每搏輸出量;RVEF:右心室射血分?jǐn)?shù)。Fig.4 Bland-Altman plots of the differences in biventricular volume, functional parameters and LVEDM measurements between FB-MOCO AI cine and conventional breath-hold cine imaging.Solid lines represent the mean value of the differences (FB-MOCO AI cine-conventional breath-hold cine); dashed lines show the limits of agreement (mean difference±1.96 standard deviation).FB-MOCO AI: free-breathing with motion correction artificial intelligence; LVEDV: left ventricular end-diastolic volume; LVESV: left ventricular end-systolic volume; LVSV: left ventricular stroke volume; LVEF: left ventricular ejection fraction; LVEDM: left ventricular end-diastolic mass; RVEDV: rightventricular end-diastolic volume; RVESV: right ventricular end-systolic volume; RVSV: right ventricular stroke volume; RVEF: right ventricular ejection fraction.

        表3 兩個序列測量的定量參數(shù)比較及相關(guān)性分析Tab.3 Comparison and correlation analysis of measured quantitative parameters between the two sequences

        3 討論

        本研究探討了用于加速成像的FB-MOCO AI 電影技術(shù)在評估心衰患者雙心室容積和功能中的應(yīng)用價值,F(xiàn)B-MOCO AI 電影序列可以在自由呼吸狀態(tài)下完成掃描,并且總掃描時間明顯短于常規(guī)屏氣電影序列。FB-MOCO AI 序列測量的雙心室功能參數(shù)與常規(guī)屏氣電影序列無明顯差異,表明該序列應(yīng)用于臨床有可行性。在臨床實踐中,F(xiàn)B-MOCO AI 序列可以提高患者的配合度,減少呼吸運動偽影,這對心衰患者非常有益。

        3.1 FB-MOCO AI 電影序列縮短掃描時間、提高圖像質(zhì)量

        人工智能方法在用于CMR 方面越來越有前景,包括快速重建欠采樣的MRI k 空間數(shù)據(jù)[26-28],以保持或提高臨床診斷圖像質(zhì)量,同時縮短掃描時間。ZUCKER 等[23]將高度加速的自由呼吸CMR 序列結(jié)合深度學(xué)習(xí)(deep learning, DL)重建,評估其圖像質(zhì)量,研究結(jié)果表明與用于心室容積測量的常規(guī)bSSFP序列相比,深度學(xué)習(xí)重建的圖像質(zhì)量略低,但重建速度明顯加快,因此可以顯著縮短CMR 電影序列的采集時間。SANDINO 等[29]提出了一種新的結(jié)合并行成像和基于DL 的重建框架,使用高度加速的二維電影CMR 序列和基于模型的DL 重建,直接從稀疏采樣的k 空間數(shù)據(jù)中迭代重建出CMR bSSFP 圖像,結(jié)果表明在健康成人志愿者中,該方法可以比并行成像和壓縮感知更好地顯示圖像質(zhì)量和左心室容積。GHODRATI 等[30]提出了一種用于自由呼吸電影MRI中呼吸運動補償?shù)纳疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)并在志愿者和患者數(shù)據(jù)中進行驗證,該研究表明運動校正后的自由呼吸電影序列圖像質(zhì)量與常規(guī)的電影序列間無顯著差異。

        以往的電影序列自由呼吸采集加速技術(shù)多應(yīng)用于兒童[31-33]。本研究中將FB-MOCO AI 電影序列應(yīng)用于心衰患者,使患者在自由呼吸狀態(tài)下完成掃描,節(jié)省了反復(fù)屏氣的時間,并且使用AI 快速重建欠采樣的k 空間數(shù)據(jù),因此掃描時間明顯縮短,同時使用運動校正消除了呼吸運動偽影,從而提高了圖像質(zhì)量,使其圖像質(zhì)量能與傳統(tǒng)屏氣電影相媲美或者更優(yōu)。心衰患者心功能低下,部分患者伴有呼吸困難,在CMR 檢查過程中很難配合多次反復(fù)的屏氣來完成傳統(tǒng)的電影序列掃描,并且在掃描后期,大多數(shù)患者的屏氣質(zhì)量會降低,導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)運動偽影,影響診斷及功能評估。在臨床應(yīng)用中,F(xiàn)B-MOCO AI電影可以節(jié)省訓(xùn)練患者屏氣的時間,減輕掃描時的屏氣負(fù)擔(dān),大大縮短掃描時間,提高患者檢查時的合作性和舒適度。隨著患者整體掃描時間的縮短,可以減少操作者誤差,進一步增加MRI 掃描儀掃描的患者數(shù)量,有利于提高醫(yī)院的成本效益。

        3.2 FB-MOCO AI電影序列評估心室容積和功能

        以往的一些研究將自由呼吸深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于心臟電影成像,研究結(jié)果顯示在成人患者和兒童中測量的心室容積和功能參數(shù)與常規(guī)bSSFP 電影有很強的一致性[23,34-35],這與本研究結(jié)果是一致的。在本研究中測量的心室容積和功能定量參數(shù)在兩種序列間只有微小差異,但差異不具有統(tǒng)計學(xué)意義,而且除LVEDM 外,其余參數(shù)的平均差異值均小于一個單位。雖然本研究中兩次電影掃描都定位在相同匹配層面的短軸位置,但掃描過程中的呼吸條件稍有不同,常規(guī)的屏氣電影是在呼氣末屏氣狀態(tài)采集的,而FB-MOCO AI 電影是在自由呼吸狀態(tài)下采集的,因此實際掃描層面受呼吸運動影響會略有一點偏差。LVEDM 在兩個序列間的差異相對稍大,可能原因是部分患者的圖像中心肌與肺或肝臟等外周結(jié)構(gòu)的對比較低,導(dǎo)致左心室心外膜輪廓勾畫不準(zhǔn)確[36]。在臨床實踐中這些微小差異在可接受范圍內(nèi),基本上不影響診斷以及心室容積和功能的評價。因此,對于不能忍受或配合多次呼吸的心衰患者,F(xiàn)B-MOCO AI電影有潛力作為傳統(tǒng)多次屏氣電影的替代,用于評估心衰患者的心室容積和功能。

        3.3 局限性

        本研究存在以下局限性:(1)樣本量小,因為本研究是該技術(shù)的初步臨床應(yīng)用,只納入了單中心的29例心衰患者,尚未對不同心率和心律失?;颊叩男墓δ軈?shù)做分組分析,未來需要納入更大的樣本量以進一步分為亞組進行分析研究。此外,還需要進行多中心驗證,以消除潛在的選擇偏差;(2)本研究僅采集了FB-MOCO AI序列的短軸圖像,今后計劃將該技術(shù)應(yīng)用于長軸電影圖像的掃描,從而進一步縮短患者的整體掃描時間。盡管如此,本研究仍足以驗證所提出的FB-MOCO AI電影序列在臨床應(yīng)用中的潛力。

        4 結(jié)論

        綜上所述,本研究證明了自由呼吸、運動校正AI電影序列在心衰患者中應(yīng)用的可行性,與常規(guī)的多次屏氣電影序列相比,它提供了相當(dāng)?shù)膱D像質(zhì)量、心室容積和功能指標(biāo),掃描時間明顯更短。顯示了該序列作為一種簡化掃描過程的臨床應(yīng)用替代方法的潛力,特別是對于很難忍受多次屏氣或/和長時間檢查的心衰患者。

        作者利益沖突聲明:全體作者均聲明無利益沖突。

        作者貢獻聲明:夏黎明選題并設(shè)計了本研究方案,對稿件的重要內(nèi)容進行了修改;冉玲平起草和撰寫稿件,獲取、分析和解釋本研究的數(shù)據(jù);黃璐、嚴(yán)祥虎、趙赟、楊朝霞、周舒暢獲取、分析或解釋本研究數(shù)據(jù),對稿件的部分內(nèi)容進行了修改;夏黎明、周舒暢獲得了國家自然科學(xué)基金項目的資助。全體作者都同意發(fā)表最后的修改稿,同意對本研究的所有方面負(fù)責(zé),確保本研究的準(zhǔn)確性和誠信。

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