Investigative Radiology；基于深度学习的钆塞酸二钠增强肝脏MRI运动伪影的自动检测与分级

钆塞酸二钠（Eovist/Primovist，拜耳医疗集团）是一种用于磁共振成像（MRI）的肝细胞特异性造影剂，可通过在肝胆相图像上提供有关肝脏病灶病变组成的详细信息以及在动态MRI扫描中提供血液动力学信息，提高了肝细胞癌（HCC）的成像诊断性能。然而，钆塞酸二钠增强MRI对HCC的敏感性并不完全令人满意，尤其是在使用美国肝病研究协会和欧洲肝病研究协会的影像诊断标准时尤为明显，这是因为廓清表现仅可在门静脉相上进行评估。此外，呼吸运动伪影，如瞬时剧烈运动（TSM）伪影和动脉相时间不充分，会导致钆塞酸二钠增强MRI的灵敏度不理想。

根据最近的一项荟萃分析，13%的钆塞酸二钠增强MRI检查因TSM而无法诊断。尽管已经研究了一些策略来避免TSM的发生，包括减慢造影剂注射速度、通过使用用生理盐水稀释来降低造影剂浓度以及多次动脉相位采集，但完全消除TSM十分困难。

在这方面，即时检测可能阻碍准确诊断的重大运动相关伪影在临床上非常重要，这可为扫描提供一个即时反应的机会。最近，卷积神经网络（CNN）是一种大容量的参数模型，通过使用来自训练数据的大量参数进行图像分析，使基于深度学习的视觉识别任务的表现得以实现，并在腹部MRI中得到了有力的研究。

近日，发表在Investigative Radiology杂志的一项研究开发了一种基于深度学习的算法（DLA）用于自动检测和分级钆塞酸二钠增强MRI动脉期的运动相关伪影，并评估了其在内部和外部验证数据集中的表现，为检查中实现自动和即时检测TSM提供了技术支持。

本项研究基于改良的ResNet-101和U-net、使用2017年观察到的336张钆塞酸二钠增强肝脏MRI检查的动脉相图像（训练数据集；平均年龄，68.6岁[范围，18-95]；254名男性）来训练用于检测和分级运动相关伪影的多步骤DLA。在4个不同的MRI层面中，使用3级分级系统对运动相关伪影进行了评估。在验证数据集中，包括了2018年从同一机构获得的313张图像（内部验证数据集；平均年龄，67.2岁[范围，21-87]；228名男性）和来自3个不同机构的329张图像（外部验证数据集；平均年龄，64.0岁[范围，23-90]；214名男性），并评估了运动相关伪影检测的每片和每个检查表现。

在内部验证数据集中，DLA检测3级运动相关伪影的每层面敏感性和特异性为91.5%（97/106）和96.8%（1134/1172），在外部验证数据集中为93.3%（265/284）和91.6%（948/1035）。在内部验证数据集中，每次检查的敏感性和特异性分别为92.0%（23/25）和99.7%（287/288），在外部验证数据集中为90.0%（72/80）和96.0%（239/249）。DLA对运动相关伪影的自动分级的处理时间为每次MRI检查4.11到4.22秒。

图 基于深度学习的动脉相位图像中3级运动相关伪影的自动检测

本项研究开发了一种用于自动检测和分级钆塞酸二钠增强肝脏MRI动脉期运动相关伪影的DLA，并验证了其在检测严重运动相关伪影方面的良好整体性能，且处理时间非常短。
原文出处：

Taeyong Park,Dong Wook Kim,Sang Hyun Choi,et al.Deep Learning-Based Automatic Detection and Grading of Motion-Related Artifacts on Gadoxetic Acid-Enhanced Liver MRI.DOI:10.1097/RLI.0000000000000914