人工智能辅助磁共振检查可提质增效
本报讯 （通讯员谢玉雪 特约记者刘燕）创新性引入人工智能深度学习技术，通过前瞻性实验设计，缩短关节的磁共振扫描时间并提高图像质量。复旦大学附属华山医院放射科陈爽教授团队近期取得以上研究成果，并在国际影像学期刊《放射学》上发表研究论文。
磁共振成像（MRI）是常规影像检查项目之一，具有无创、对比参数多、组织分辨率高和图像清晰等优点，被广泛应用于全身肿瘤、神经系统疾病、心脑血管疾病等的诊断和早期筛查检查中。随着临床对MRI检查需求的不断提升，既保证图像质量又缩短检查时间是放射科临床工作目标之一。
依托华山医院的学科平台和科研经验，陈爽研究团队采用深度学习重建的快速自旋回波序列技术，利用卷积神经网络完成了1000多例数据库的训练，以分辨有用信号与噪声，使得MRI设备需要采集数据量减少，扫描速度明显加快，图像清晰度超过传统磁共振检查，图像诊断效能得到相应提升。研究纳入135例肩关节MRI检查，利用人工智能深度学习技术将肩关节MRI检查时间从15分26秒缩减到4分48秒。
