简介：摘要目的探讨基于人工智能辅助压缩感知（ACS）的单次激发心脏T2加权黑血序列（T2W-DB）在临床心脏MR检查的应用价值。方法前瞻性收集2021年8至12月在华中科技大学同济医学院附属同济医院38例因临床需要行心脏MR检查的患者。所有患者均进行左心室连续短轴面常规T2W-DB序列和单次激发ACS T2W-DB序列扫描，记录采集时间，分别对这两组序列的图像质量采用客观定量和主观评分两种评估方法进行分析。图像质量客观定量评价分别计算两组序列图像的中间段室间隔心肌信噪比（SNR）、室间隔与血池的对比噪声比（CNR）和锐利度。图像质量主观评价分别对两组序列图像的总体图像质量、血池抑制效果及右心室游离壁、左心室游离壁、室间隔的可视性进行Likert量表评分。分别采用组内相关系数和Kendall W系数评价测量者间图像质量的客观定量指标和观察者间主观评分的一致性，并采用配对t检验或Wilcoxon检验比较常规T2W-DB和单次激发ACS T2W-DB的图像质量客观定量指标、主观评分以及采集时间。结果单次激发ACS T2W-DB和常规T2W-DB在测量者间图像质量客观定量指标和观察者间主观评分具有较好的一致性（P值均<0.05）。相较于常规T2W-DB［（85.8±14.7）s］，单次激发ACS T2W-DB［（16.9±3.0）s］缩短了采集时间，差异具有统计学意义（t=35.42，P˂0.001）。相较于常规T2W-DB的SNR（66.4±29.0）和CNR（61.8±28.6），单次激发ACS T2W-DB具有更高的SNR（110.8±36.8）和CNR（88.2±31.1），差异具有统计学意义（t值分别为-8.13、-5.89，P˂0.001）。相较于常规T2W-DB［（4.6±0.6）分］，单次激发ACS T2W-DB［（4.7±0.5）分］具有更好的血池抑制效果，差异具有统计学意义（Z=-2.64，P=0.008）。在总体图像质量及右心室游离壁、左心室游离壁、室间隔的可视性上差异没有统计学意义（P>0.05）。结论与常规T2W-DB序列相比，左心室单次激发ACS-T2W-DB序列可以显著缩短采集时间并得到更好的图像质量。

简介：摘要目的通过与常规T2加权黑血(T2-weighted dark blood，T2W-DB)序列比较，探讨应用人工智能辅助压缩感知技术的高空间分辨率T2加权黑血成像(high resolution T2 weighted dark blood based artificial intelligence assisted compressed sensing，ACS HR-T2W-DB)序列在心血管磁共振成像中评价心肌水肿的可行性。材料与方法前瞻性纳入2021年8月至12月来我院行心脏磁共振检查的患者38例。所有患者均行常规T2W-DB和ACS HR-T2W-DB心脏短轴面扫描。应用图像质量主观评分和客观定量指标分别评价常规T2W-DB和ACS HR-T2W-DB序列的图像质量。主观评分采用Likert评分量表评估总体图像质量、血池抑制效果、右心室游离壁、左心室游离壁和室间隔可视性。客观定量指标包括峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio，pSNR)和心肌血池对比噪声比(心肌contrast-noise ratio，心肌-CNR)，并对14例检出有局部心肌水肿的患者进行了心肌水肿区CNR (水肿-CNR)的评价。结果与常规T2W-DB序列相比，ACS HR-T2W-DB序列的空间分辨率提高了一倍(常规256×163 vs. ACS 336×269)。常规T2W-DB和ACS HR-T2W-DB序列图像质量主观评分中，ACS HR-T2W-DB序列右心室壁和左心室游离壁可视性的图像质量得分明显高于常规T2W-DB序列，差异有统计学意义(P均＜0.05)，总体图像质量、血池抑制效果和室间隔可视性在两个序列之间差异无统计学意义(P均＞0.05)。图像质量客观定量评估中，基于ACS HR-T2W-DB序列pSNR和水肿-CNR均明显高于常规T2W-DB序列，差异有统计学意义(P均＜0.05)，心肌-CNR差异无统计学意义(P＞0.05)。结论相较于常规T2W-DB序列，ACS HR-T2W-DB序列既不明显增加扫描时间，又提供了更高的空间分辨率、图像质量、水肿-CNR以及更佳的左室游离壁可视性，有望成为可疑心肌水肿患者的必备序列。

简介：摘要目的探讨胸部CT定量指标在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）临床分型及肺损伤严重程度评价中的价值。方法回顾性分析华中科技大学同济医学院附属同济医院2020年1月1日至2020年4月1日COVID-19确诊的438例患者的临床及CT影像资料。临床分型为普通型146例、重型247例、危重型45例。使用人工智能（AI）深度学习定量分析所有患者胸部CT指标，包括全肺体积、全肺感染体积、磨玻璃密度体积（GGO体积，CT值<-300 HU）和实性密度体积（SO体积，CT值≥-300 HU）以及SO体积/GGO体积。采用Kruskal-Wallis检验对各临床分型之间定量参数的差异性进行统计学分析，采用多元有序logistic回归分析定量参数与临床分型之间的相关性。结果438例COVID-19确诊患者中，重型及危重型患者的年龄较大（P<0.05），且危重型患者以男性为主（P<0.05）。各临床分型患者的临床表现均主要以发热为主，其次为咳嗽、乏力、胸闷、呼吸困难、消化道症状等。3种临床分型肺部病变的CT表现均以GGO为主；全肺感染体积、GGO体积、SO体积以及各自在全肺体积的比例均从普通型、重型到危重型患者逐渐增大（P<0.01）；SO体积/GGO体积随临床分型严重程度增加逐渐增大［普通型为0.12（0.03，0.34），重型为0.29（0.11， 0.59），危重型为0.61（0.39，0.97），P<0.05］。多元有序logistic回归分析显示全肺感染体积（OR=1.009）、SO体积/GGO体积（OR=1.866）、GGO体积（OR=1.008）和SO体积（OR=1.016）对临床分型的严重程度产生显著的正向影响关系（P<0.01）。结论基于AI胸部CT定量指标（SO体积、GGO体积、SO体积/GGO体积）与COVID-19肺炎临床严重程度密切相关。