吳慧芳，陳緒珠，張明宇，鄭鳳蓮，汪曉鵬，范亦龍，丁金立

作者單位 首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院放射科，北京 100070

0 引言

垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤是一種臨床常見(jiàn)的神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤，其發(fā)病率占中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤的10%～15%[1]，通常需手術(shù)治療，如開(kāi)顱手術(shù)、經(jīng)蝶垂體瘤切除手術(shù)等[2]。MRI 是臨床篩查和診斷垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的重要影像學(xué)手段，MRI 不僅可以檢出垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤、確定疾病的各種性質(zhì)及侵犯范圍、程度，而且在療效評(píng)估和預(yù)后預(yù)測(cè)方面具有很大價(jià)值[3]。由于MRI信號(hào)采集過(guò)程相對(duì)較長(zhǎng)，諸多因素會(huì)影響圖像質(zhì)量，包括環(huán)境因素（如噪聲、射頻干擾等）、設(shè)備因素（如磁場(chǎng)強(qiáng)度、線圈等）、序列參數(shù)（如照射野、層間距、掃描平均次數(shù)、重復(fù)時(shí)間、回波時(shí)間等）等[4]。如何權(quán)衡掃描時(shí)間、圖像對(duì)比和空間分辨率一直是MRI領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)。垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤所在的鞍區(qū)位置解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜，臨床實(shí)際掃描中，MRI 由于采集時(shí)間較長(zhǎng)、患者配合度差、序列參數(shù)設(shè)置不合適等原因，往往會(huì)造成鞍區(qū)成像的圖像質(zhì)量下降，如組織結(jié)構(gòu)對(duì)比較差、解剖細(xì)節(jié)顯示不清等，而高分辨率的MR圖像對(duì)于垂體瘤手術(shù)入路的預(yù)測(cè)，手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估以及手術(shù)效果的預(yù)期是至關(guān)重要的[5-7]。加速技術(shù)的發(fā)展，如并行采集（parallel imaging, PI）技術(shù)[8]、壓縮感知（compressed sensing,CS）技術(shù)[9]等，其原理均是通過(guò)K 空間的欠采樣來(lái)縮短時(shí)間，在有效縮短MRI 采集時(shí)間的同時(shí)會(huì)伴隨著圖像信噪比的下降[10-11]。因此，在不降低或提升圖像質(zhì)量的前提下，有效縮短鞍區(qū)MR掃描時(shí)間是臨床迫切需要的。

基于深度學(xué)習(xí)的重建（deep learning reconstruction,DL Recon）是近幾年得以快速發(fā)展的MRI 圖像后處理重建方式，是利用有監(jiān)督的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)近乎完美（層內(nèi)高分辨和無(wú)噪聲）的醫(yī)學(xué)圖像和原始重建圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，對(duì)傳統(tǒng)重建圖像進(jìn)行噪聲處理，使圖像更加自然，去除截?cái)鄠斡埃岣邎D像銳利度[12-13]。目前DL Recon 已用于神經(jīng)系統(tǒng)[14]、肌骨系統(tǒng)[15-16]、體部[17]及心臟[18-19]等多部位的掃描研究，證實(shí)了其在縮短成像時(shí)間、提升信噪比和提高分辨率方面表現(xiàn)卓越[20]，但是DL Recon 在垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤T1WI 增強(qiáng)成像方面的應(yīng)用研究鮮有報(bào)道。本研究擬通過(guò)與常規(guī)T1WI 增強(qiáng)序列對(duì)比，探索基于DL Recon 的T1WI 增強(qiáng)序列在垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤MR 成像方面的可行性，驗(yàn)證DL Recon 技術(shù)對(duì)圖像質(zhì)量提升的能力，以期從縮短掃描時(shí)間和保證圖像質(zhì)量?jī)煞矫娲龠M(jìn)垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤MRI 的成功率，為手術(shù)入路的選擇和手術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供準(zhǔn)確依據(jù)[7]。

1 材料與方法

1.1 一般資料

本研究遵守《赫爾辛基宣言》，經(jīng)首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，全體受試者均簽署了知情同意書(shū)，批準(zhǔn)文號(hào)：KY2022-078-04。前瞻性納入首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院2022 年7 月至2023 年2 月行MRI 增強(qiáng)掃描的50 例患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）臨床醫(yī)生根據(jù)病史、臨床癥狀及相關(guān)檢查懷疑為垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的患者；（2）有完整的顱內(nèi)常規(guī)T1WI 增強(qiáng)序列和應(yīng)用DL Recon T1WI 增強(qiáng)序列圖像；（3）無(wú)MRI掃描禁忌。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）最終無(wú)病理結(jié)果者；（2）病灶最大直徑在1 cm 以內(nèi)的垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤；（3）圖像質(zhì)量差，無(wú)法進(jìn)行評(píng)估。

1.2 檢查方法

所有受試者均采用 3.0 T MR 掃描儀（Signa Architect, GE Healthcare, America）進(jìn)行檢查，使用線圈為48通道頭部專用線圈（GE Healthcare, America）。受檢者取仰臥位，以聽(tīng)眥線為定位線掃描。平掃序列包括矢狀位T1WI、軸位T1WI 和軸位T2WI，依據(jù)病灶大小層厚取3～5 mm，層間距10%～20%；增強(qiáng)掃描序列包括常規(guī)軸位T1WI、矢狀位T1WI、冠狀位T1WI 和定制軸位T1WI，對(duì)比劑采用釓噴酸葡胺注射液（Gadopentetate Dimeglumine Injection, Beilu,Beijing, China），用量為0.2 mL/kg，以1.5～2 mL/s 的速率行靜脈注射。一次注射對(duì)比劑后，先掃描矢狀位T1WI、冠狀位T1WI再掃描定制軸位T1WI和常規(guī)軸位T1WI 序列。掃描所得增強(qiáng)圖像中的試驗(yàn)組出兩組圖像，其中定制序列經(jīng)DL 處理所得的圖像記作A組，定制序列未經(jīng)DL處理的原始圖像記作B組，將常規(guī)掃描的T1WI 增強(qiáng)圖像作為對(duì)照，記作C 組。其中定制T1WI增強(qiáng)序列和常規(guī)掃描的T1WI增強(qiáng)序列的參數(shù)如表1所示。

表1 定制T1WI增強(qiáng)序列和常規(guī)掃描的T1WI增強(qiáng)序列參數(shù)Tab.1 Customize the parameters of the T1WI enhancement sequence and the conventionally scanned T1WI enhancement sequence

1.3 圖像分析

所有圖像傳輸至后處理工作站（GE ADW4.7）進(jìn)行圖像分析。首先對(duì)三組圖像進(jìn)行匿名處理；然后進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)和主觀評(píng)價(jià)。

客觀評(píng)價(jià)：通過(guò)勾畫(huà)感興趣區(qū)（region of interest,ROI）分別對(duì)圖像的灰質(zhì)、白質(zhì)和病灶區(qū)域進(jìn)行信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）及對(duì)比噪聲比（contrastto-noise ratio, CNR）的測(cè)定，SNR 及CNR 測(cè)定方法參考KIM等[21]的研究，計(jì)算方式如下：

其中μWM和μCSF分別表示腦白質(zhì)和腦脊液的平均信號(hào)強(qiáng)度，σWM和σCSF分別表示腦白質(zhì)和腦脊液的信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差[22]。勾畫(huà)ROI 方式如下：在一名具有10 年工作經(jīng)驗(yàn)的主治醫(yī)師指導(dǎo)下，對(duì)于同一受試者的不同序列的圖像分別選取同一層面、同一位置的灰質(zhì)、白質(zhì)和病灶區(qū)，腦白質(zhì)信號(hào)取自信號(hào)相對(duì)均勻的胼胝體壓部（優(yōu)選胼胝體壓部顯示面積較大的層面），腦脊液信號(hào)取自側(cè)腦室內(nèi)信號(hào)均勻的腦脊液部分（優(yōu)選側(cè)腦室三角區(qū)）[22]，每個(gè)ROI 測(cè)量三次，取平均值。

主觀評(píng)價(jià)：由2 名診斷醫(yī)師（分別具有超過(guò)20 年的影像診斷經(jīng)驗(yàn)的主任醫(yī)師及副主任醫(yī)師）共同對(duì)三組的圖像整體質(zhì)量、圖像診斷置信度進(jìn)行評(píng)分（采用雙盲法評(píng)估），評(píng)分結(jié)果由每位醫(yī)師獨(dú)立評(píng)分。圖像整體質(zhì)量評(píng)分采用5 級(jí)評(píng)分法：5 分表示圖像質(zhì)量?jī)?yōu)，灰白質(zhì)分界清晰，無(wú)偽影，無(wú)明顯噪聲；4 分表示圖像質(zhì)量較好，灰白質(zhì)分界較好，有少量偽影或噪聲；3 分表示圖像質(zhì)量一般，灰白質(zhì)分界尚可，但是有明顯偽影或噪聲；2 分表示圖像質(zhì)量較差，灰白質(zhì)分界不清晰，且圖像有明顯偽影或噪聲；1 分表示圖像質(zhì)量很差，結(jié)構(gòu)顯示不清或具有較重偽影或噪聲。病灶診斷置信度采用4 級(jí)評(píng)分法：4 分表示病灶顯示優(yōu)，邊界清晰，無(wú)明顯偽影或噪聲，可明確診斷；3 分表示病灶顯示較好，邊界尚可，但存在少量偽影或噪聲，診斷價(jià)值較高；2 分表示病灶顯示一般，邊界模棱兩可，且存在明顯偽影或噪聲，診斷價(jià)值有限；1 分表示病灶顯示差，無(wú)診斷價(jià)值[23-25]。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

使用SPSS 22.0 軟件（Version 22.0, Armonk）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。圖像客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)和主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)均采用Wilcoxon 秩和檢驗(yàn)（經(jīng)Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)和Levene 檢驗(yàn)，所有數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，方差不齊），主觀評(píng)價(jià)與客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)以中位數(shù)（上下四分位數(shù)）表示。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（intra-class correlation coefficient, ICC）評(píng)估兩名閱片醫(yī)師主觀評(píng)分的一致性：ICC 值為0.81～1.00時(shí)，表示較完美的一致性；ICC值為0.61～0.80 時(shí)，表示一致性較好；ICC 值為0.41～0.60 時(shí)，表示一致性中等；ICC 值為0.21～0.40 時(shí)，表示低度一致性；ICC值低于0.20時(shí)，表示一致性較差。P＜0.05認(rèn)為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 入組人群與序列掃描時(shí)間

共納入垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤患者M(jìn)RI影像資料58例，排除患者放射治療后病灶太小，無(wú)法在MRI圖像上有效顯示者2 例、嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)偽影者2 例、垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤術(shù)后患者4 例，本研究最終入組50 例。其中，男18例、女32例，年齡8～81（44.4±16.4）歲。本研究中，定制T1WI增強(qiáng)序列（試驗(yàn)組）的掃描時(shí)間為（42 s）比常規(guī)T1WI增強(qiáng)掃描時(shí)間短（76 s）。

2.2 客觀評(píng)價(jià)結(jié)果

A 組圖像的SNR灰質(zhì)為32.10（25.43，43.04）、SNR白質(zhì)為78.31（60.03，93.46）、SNR病灶為14.89（8.32，23.53）；B 組圖像的SNR灰質(zhì)為24.40（19.88，29.12）、SNR白質(zhì)為39.63（34.03，46.68）、SNR病灶為13.55（9.04，19.87）；C 組圖像的SNR灰質(zhì)為27.46（21.66，36.74）、SNR白質(zhì)為46.89（40.56，58.17）、SNR病灶為14.70（9.11，20.72）。A 組圖像的CNR灰質(zhì)/白質(zhì)為10.74（7.50，12.96）；B組圖像的CNR灰質(zhì)/白質(zhì)為7.41（5.41，8.43）；C組圖像的CNR灰質(zhì)/白質(zhì)為7.50（6.23，9.52）。其中A 組圖像的病變區(qū)、灰質(zhì)區(qū)及白質(zhì)區(qū)的SNR、CNR 均高于B 組和C 組（P＜0.001），見(jiàn)表2。

表2 A組、B組和C組圖像客觀比較Tab.2 Objective comparison of group A, Group B and group C images

2.3 主觀評(píng)價(jià)結(jié)果

所有患者的三組圖像清晰，圖像質(zhì)量均能滿足診斷要求。兩位醫(yī)師對(duì)圖像總體質(zhì)量和診斷置信度的主觀評(píng)價(jià)一致性較好（ICC=0.891，P＜0.001；ICC=1，P＞0.05）。A 組圖像總體質(zhì)量評(píng)分最高，為5；C 組圖像總體質(zhì)量評(píng)分次之，為4；B 組圖像總體質(zhì)量評(píng)分最低，為3。A、B、C三組的圖像總體質(zhì)量評(píng)分差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001），但是診斷置信度方面無(wú)明顯差異（P＞0.05），見(jiàn)表3。圖1～圖3 分別為三位垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤患者的T1WI增強(qiáng)圖像，從中可見(jiàn)使用DL 重建的A 組圖像在病灶對(duì)比度、病灶邊緣、灰質(zhì)及白質(zhì)的顯示均優(yōu)于未使用DL重建的常規(guī)圖像C組和原始圖像B 組，其中常規(guī)圖像C 組次之，原始圖像B組最差。

圖1 女，30 歲，病理證實(shí)為垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤（實(shí)性病變）。三組軸位T1WI 增強(qiáng)圖像垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤（箭）顯示對(duì)比圖，可看到1A 整體圖像質(zhì)量最優(yōu)，1C 次之，1B 最差。1A 為深度學(xué)習(xí)重建的定制T1WI增強(qiáng)圖像；1B為未應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建的定制T1WI增強(qiáng)原始圖像；1C 為未應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建的常規(guī)T1WI增強(qiáng)圖像。Fig.1 Female, 30 years old, pathologically confirmed pituitary neuroendocrine tumor(solid lesion).The three groups of axial T1WI enhanced images of pituitary neuroendocrine tumor (arrow) show the comparison.It can be seen that the overall image quality of 1A is the best,followed by 1C, and 1B is the worst.1A custom T1WI enhanced image reconstructed for deep learning; 1B enhances the original image for custom T1WI reconstruction without deep learning application;1C is a conventional T1WI enhanced image reconstructed without deep learning.

表3 A組、B組和C組圖像主觀評(píng)分比較Tab.3 Comparison of the subjective scores of group A, Group B and group C

3 討論

本研究入組了行頭部常規(guī)T1WI 增強(qiáng)序列和定制T1WI 增強(qiáng)序列掃描的50 例垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤患者，定制序列獲得了原始圖像以及經(jīng)DL 重建后的圖像，對(duì)比分析了三組T1WI增強(qiáng)圖像的SNR、CNR、圖像總體質(zhì)量和診斷置信度，研究發(fā)現(xiàn)使用DL 重建技術(shù)的定制T1WI 增強(qiáng)序列在縮短掃描時(shí)間的情況下，其圖像在灰質(zhì)、白質(zhì)和病灶區(qū)域的SNR、CNR 以及圖像總體質(zhì)量評(píng)分方面最優(yōu)，診斷置信度等同于常規(guī)T1WI增強(qiáng)序列圖像。

3.1 圖像SNR與CNR

SNR是影響MR圖像質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一，為了提升SNR，臨床實(shí)際掃描往往采取增加掃描激勵(lì)次數(shù)的方式，其主要缺點(diǎn)是延長(zhǎng)了掃描時(shí)間[10]。本研究中定制T1WI 增強(qiáng)序列掃描時(shí)間短，且B 組圖像的SNR灰質(zhì)、SNR白質(zhì)和SNR病灶均顯著低于C 組，其原因是定制序列相比于常規(guī)T1WI 增強(qiáng)而言激勵(lì)次數(shù)減少了，圖像采集時(shí)間縮短的同時(shí)犧牲了圖像SNR。但是經(jīng)DL 重建處理的A 組圖像，其灰質(zhì)、白質(zhì)和病灶的SNR 顯著提升，甚至優(yōu)于C 組圖像，可見(jiàn)DL 重建技術(shù)在降低MR圖像噪聲方面優(yōu)勢(shì)顯著，這與武夏夏等[26]在應(yīng)用DL Recon 技術(shù)的膝關(guān)節(jié)MR 掃描研究、腰椎MR[27]掃描研究、肩關(guān)節(jié)MR[28]掃描研究、前列腺M(fèi)R[29]掃描研究等的結(jié)果一致。同樣，雖然B 組圖像的CNR灰質(zhì)/白質(zhì)顯著低于C 組圖像，但是經(jīng)DL 重建處理后，其圖像的CNR灰質(zhì)/白質(zhì)顯著提升，可見(jiàn)DL 重建技術(shù)在提升圖像CNR方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。值得注意的是，定制序列雖然應(yīng)用了DL 重建技術(shù)，但是其圖像重建時(shí)間并不長(zhǎng)，這主要得益于先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件計(jì)算能力。從圖像客觀評(píng)估方面可見(jiàn)，定制的T1WI增強(qiáng)序列不僅掃描時(shí)間短，由于施加了DL Recon，其圖像的SNR與CNR顯著提升。

3.2 圖像總體質(zhì)量與病灶診斷置信度

本研究的主觀評(píng)分由兩名具有20多年的閱片經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師進(jìn)行。三組圖像的總體質(zhì)量評(píng)分與圖像SNR 和CNR 的表現(xiàn)一致，雖然B 組圖像的總體質(zhì)量弱于C 組，但是經(jīng)DL 重建處理后的圖像總體質(zhì)量提升，且顯著優(yōu)于B和C組。這與GASSENMAIER[30]等在“有無(wú)使用DL Recon 技術(shù)的前列腺T2WI 序列的整體圖像質(zhì)量上的差異”研究，以及PARK 等[31]在應(yīng)用DL Recon 技術(shù)可以提高圖像質(zhì)量，并在前列腺腫瘤范圍和薄膜侵犯方面的評(píng)估效能與常規(guī)掃描序列相仿上的研究結(jié)果一致。

另一方面，MRI 的原始重建法主要通過(guò)濾波來(lái)降低噪聲，但同時(shí)會(huì)損失部分組織細(xì)節(jié)，容易導(dǎo)致圖像模糊而產(chǎn)生偽影[32]。本研究的T1WI 增強(qiáng)序列中，B 組原始圖像可見(jiàn)明顯偽影，C 組常規(guī)圖像次之，而在相同條件下，應(yīng)用DL Recon 技術(shù)的A 組圖像偽影最輕，圖像質(zhì)量最優(yōu)（如圖1、圖2、圖3）。本研究應(yīng)用的DL Recon技術(shù)是基于數(shù)千萬(wàn)次的擬合進(jìn)代計(jì)算深度優(yōu)化后的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可減少圖像噪聲，去除截?cái)鄠斡?，并提高圖像清晰度[12]。SUN[33]等也探討了有無(wú)使用DL 技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)T2WI、加速T2WI高分辨率及加速T2WI低分辨率圖像質(zhì)量的研究，結(jié)果顯示使用DL的T2WI圖像噪聲及偽影均較不使用DL 明顯降低[34]，這與本研究結(jié)果一致。但值得注意的是，雖然B 組圖像的總體質(zhì)量最低，但是經(jīng)評(píng)估，A、B、C 三組在診斷置信度方面無(wú)顯著差異，表明三組圖像均可以用于垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤病變的診斷，側(cè)面證明，施加DL 重建技術(shù)后其圖像的診斷能力并未減弱，但是能否實(shí)現(xiàn)診斷置信度的有效提升，尚待進(jìn)一步研究。

圖2 男，33 歲，病理證實(shí)為垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤病變（該病變以實(shí)性為主）。三組軸位T1WI 增強(qiáng)圖像垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤（箭）顯示對(duì)比圖，可以看到2A 組整體圖像質(zhì)量最優(yōu)，2C 組次之，2B 組最差。2A 為深度學(xué)習(xí)重建的定制T1WI增強(qiáng)圖像；2B為未應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建的定制T1WI 增強(qiáng)原始圖像；2C 為未應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建的常規(guī)T1WI增強(qiáng)圖像。Fig.2 Male, 33 years old, pathologically confirmed pituitary neuroendocrine tumor lesions (mainly solid lesions).The three groups of axial T1WI enhanced images of pituitary neuroendocrine tumor (arrow)are shown in comparison.It can be seen that the overall image quality of group 2A is the best, followed by group 2C, and group 2B is the worst.2A custom T1WI enhanced image reconstructed for deep learning; 2B enhances the original image for custom T1WI reconstruction without deep learning application; 2C is a conventional T1WI enhanced image reconstructed without deep learning application.

圖3 男，32 歲，病理證實(shí)為垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤病變（該病變以囊性為主）。三組軸位T1WI 增強(qiáng)圖像神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤（箭）顯示對(duì)比圖，可以看到3A 組整體圖像質(zhì)量最優(yōu)，3C 組次之，3B 組最差。3A 為深度學(xué)習(xí)重建的定制T1WI增強(qiáng)圖像；3B為未應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建的定制T1WI增強(qiáng)原始圖像；3C為未應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建的常規(guī)T1WI增強(qiáng)圖像。Fig.3 A 32-year-old man with a pathologically confirmed pituitary neuroendocrine neoplasm (mostly cystic).The three groups of axial T1WI enhanced images of neuroendocrine tumors(arrow) show the comparison diagram, and it can be seen that the overall image quality of group 3A is the best, followed by group 3C, and group 3B is the worst.3A custom T1WI enhanced image reconstructed for deep learning; 3B enhances the original image for custom T1WI reconstruction without deep learning application; 3C is a conventional T1WI enhanced image reconstructed without deep learning application.

3.3 本研究的局限性

本研究存在以下不足：（1）本研究入組樣本量較少，后續(xù)研究將納入更多樣本量；（2）因排除部分病灶較小的病例，因此研究結(jié)果的價(jià)值存在一定偏倚；（3）因本研究中垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的大小、形態(tài)不同，導(dǎo)致采集時(shí)不同患者之間T1WI增強(qiáng)序列的層厚不統(tǒng)一，但是對(duì)于同一患者而言其兩個(gè)T1WI增強(qiáng)序列的層厚一致；（4）本研究鞍區(qū)結(jié)構(gòu)沒(méi)有考慮垂體的邊緣細(xì)節(jié)顯示等評(píng)價(jià)指標(biāo)，未來(lái)研究中將重點(diǎn)納入體積較小的垂體瘤，并采用薄層掃描的方式關(guān)注垂體柄、垂體邊緣及細(xì)節(jié)顯示；（5）本研究病種單一，未來(lái)研究將納入更多鞍區(qū)病變，同時(shí)也將納入垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤術(shù)后復(fù)發(fā)的情況；（6）本研究中定制序列與常規(guī)序列的差異主要在于激勵(lì)次數(shù)不同，未來(lái)將嘗試修改其他參數(shù)以達(dá)到縮短掃描時(shí)間的目的，驗(yàn)證DL Recon技術(shù)在提升圖像質(zhì)量和診斷能力方面的價(jià)值。

4 結(jié)論

綜上所述，應(yīng)用DL Recon 技術(shù)可顯著提升頭部增強(qiáng)T1WI 增強(qiáng)序列的SNR、CNR、圖像整體質(zhì)量以及對(duì)垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的診斷置信，并且改善因縮短掃描時(shí)間所致的圖像質(zhì)量下降情況，有助于臨床上在縮短掃描時(shí)間的同時(shí)，保持甚至提升T1WI增強(qiáng)圖像質(zhì)量和診斷置信度[35]。

致謝：感謝中國(guó)通用電氣醫(yī)療有限公司宋海工程師對(duì)本文提供技術(shù)支持。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無(wú)利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：丁金立設(shè)計(jì)本研究的方案，對(duì)稿件的重要內(nèi)容進(jìn)行了修改；吳慧芳起草和撰寫(xiě)稿件，獲取、分析和解釋本研究的數(shù)據(jù)，陳緒珠、張明宇、鄭鳳蓮、汪曉鵬、范亦龍獲取、分析或解釋本研究的數(shù)據(jù)，對(duì)稿件重要內(nèi)容進(jìn)行了修改；全體作者都同意發(fā)表最后的修改稿，同意對(duì)本研究的所有方面負(fù)責(zé)，確保本研究的準(zhǔn)確性和誠(chéng)信。