基于深度學習的圖像重建技術可以節省大量脊柱 MRI 檢查時間，從而提高患者的舒適度和工作流程效率。

此外，根據《學術放射學》雜志發表的新研究，加速檢查并不會以犧牲圖像質量為代價。

與標準護理相比，研究人員發現，采用深度學習圖像重建 (DLIR) 技術后，脊柱 MRI 檢查時間可縮短近一半。考慮到脊柱 MRI 需求的不斷增長以及背痛患者接受檢查時的不適感，新研究的作者表示，節省的任何檢查時間都可以顯著改善患者護理和繁忙影像科室的工作流程。

“傳統 MRI 有幾個缺點，包括掃描時間長，這可能會因運動偽影而降低圖像質量，患者不適感增加，焦慮感增加，”資深作者、中國海軍軍醫大學第二附屬醫院放射科劉世元醫學博士及其同事解釋道。“因此，鑒于當今脊柱 MRI 的臨床需求不斷增加，減少 MRI 采集時間同時保持高質量診斷圖像變得至關重要。”

在這項研究中，研究小組比較了一組 200 名參與者的影像，這些參與者接受了常規和加速 MRI 掃描以檢查背痛，后者利用了 DLIR 后掃描。放射科醫生評估了所得圖像的信噪比 (SNR) 和對比度噪聲比 (CNR)，此外還為檢查提供了主觀質量和病變特征評估。

使用 DLIR，掃描時間成功縮短了約 40%。在加速檢查中，SNR 和 CNR 明顯更高，并且主觀質量和病變檢測頻率在兩次掃描之間都相當。研究發現，在檢測不同的脊柱異常時，DLIR 檢查可以與標準護理互換，在某些情況下，使用深度學習重建的圖像質量更好。

“基于深度學習的圖像重建模型可以通過應用保留細節的去噪來加速序列并將質量恢復到 SOC 水平，從而克服 SNR/掃描時間關系。我們的結果表明，與 SOC 相比，深度學習圖像可將總體檢查時間縮短約 40%”，作者指出。“除了縮短掃描時間外，脊柱 MRI 圖像的圖像質量也得到了改善。”

研究小組表示，這項研究的前瞻性和真實世界性是一大優勢，凸顯了 DLIR 的臨床實用性。不過，未來的研究有必要關注類似工具在不同設備和磁場下進行檢查時的實用性，以確定其普遍性。