0 前言

       膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤^[1]。膀胱癌的病理分期和组织学级别决定治疗方式^{[2, 3]}。多参数MRI在膀胱癌的分期中具有较高的准确性，已经广泛应用于治疗前评估^[4]。2018年提出的膀胱成像报告和数据系统推荐轴位、冠状位和矢状位中至少两个平面的T2加权成像（T2 weighted imaging, T2WI）、弥散加权成像和动态对比增强成像应作为膀胱MRI检查的标准扫描方案^[5]。由于该扫描方案采集时间较长，患者憋尿状态下常常产生运动伪影。所以缩短MRI扫描时间并保证图像质量是临床工作中急需解决的问题。

       多年来，加速MRI采集一直是研究热点。实现快速成像的主要技术有并行成像、压缩感知以及最新开展的深度学习重建（deep learning reconstruction, DLR）技术。多项研究已经证实DLR可以降低图像噪声，能够在保证图像质量的前提下缩短扫描时间，且优于并行成像和压缩感知技术^{[6, 7, 8]}。AIR Recon DL使用深度卷积神经网络对图像进行重建，专为执行图像降噪和吉布斯振铃去除而设计，最终产生具有高信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和边缘锐利的图像^[9]。这项技术最近已被应用于前列腺及骨骼肌肉的快速MRI扫描方案，其中与没有应用DLR的加速序列相比，应用DLR的加速序列的图像质量和伪影得到改善，并且显示出与标准序列相似的诊断准确性^{[10, 11]}。然而，在膀胱MRI中，尚无研究评估在缩短采集时间的快速MRI上应用DLR技术的可行性，并探索其对于缩短扫描时间和改善图像质量的价值。

       本研究通过主观评分和客观指标比较常规FSE-T2WI与应用和没有应用DLR的快速自旋回波（fast-spin echo, FSE）T2WI的图像质量，初步探索DLR技术对膀胱癌MRI图像质量及扫描时间的影响。

1 材料和方法

1.1 一般资料

       本研究遵守《赫尔辛基宣言》，获得中国医学科学院肿瘤医院伦理委员会批准（批准文号：NCC3685），所有受试者检查前均已签署知情同意书。2022年8月至2022年10月，前瞻性连续纳入临床怀疑为膀胱癌的患者。纳入标准：（1）临床医生根据病史、临床症状及相关检查怀疑为膀胱癌的患者；（2）MRI检查前2周内未行膀胱活检及手术；（3）无MRI检查禁忌证。排除标准：（1）病灶太小，无法在MRI影像中观察病变；（2）患者无法耐受MRI检查；（3）病灶经手术或活检证实不是膀胱尿路上皮癌。

1.2 仪器设备

       通用电气医疗（中国）有限公司的3.0 T SIGNA Architect MRI仪，AIR前阵列线圈。

1.3 检查方法和序列

       所有患者在MRI检查前2 h排空膀胱，在检查前30 min内饮水500～1000 mL，保证膀胱适度充盈。患者取仰卧位，足先进方式。

       常规序列包括T1WI、轴位及冠状位FSE-T2WI、矢状位Propellar-T2WI、扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI；b=0、1000 s/mm²及合成800、1200、1500 s/mm²）及动态对比增强。DLR快速FSE-T2WI使用通用电气医疗（中国）有限公司提供并直接安装在MRI仪上的软件（AIR Recon DL）进行重建获得，在扫描DLR快速FSE-T2WI的同时，保留其原始图像即轴位的快速FSE-T2WI。常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI的具体扫描参数见表1。

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表1  常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI序列成像参数
Tab. 1  Conventional FSE-T2WI, fast FSE-T2WI and DLR fast FSE-T2WI imaging sequence parameters

1.4 图像分析处理

1.4.1 主观评分

       所有图像均由两名分别具有4年和28年诊断经验的初级职称（医师1）和高级职称（医师2）放射科医师在影像归档和通信系统上进行评估。其中医师1对图像进行了两次主观评分，时间间隔为1个月。在分析图像时，两名医师不知道序列参数。另有一名研究人员负责调出图像并记录两名医师的评估结果。

       放射科医师对图像定性分析分两个步骤进行。首先，以随机顺序分别分析轴位常规FSE-T2WI、轴位快速FSE-T2WI序列和轴位DLR快速FSE-T2WI。放射科医生主观评估伪影需要考虑图像中由膀胱尿液、肠腔内容物和腹部呼吸引起的伪影。使用图像质量主观评价（5分标准）评估：1分为大量伪影，2分为可见显著伪影，3分为中度伪影，4分为极少伪影，5分为无伪影。整体图像质量评估需要综合考虑图像清晰度、解剖结构显示、伪影情况，采用图像质量主观评价（5分标准）进行评估：1分为差，2分为较差，3分为一般，4分为良好，5分为优秀。

1.4.2 客观评价

       计算常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI的病灶SNR和病灶与髂腰肌之间的对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）。在ADW 4.7工作站上，由医师1选取单个代表性层面（病灶直径最大层面，若是多病灶，选择最大病灶测量），在图像背景、髂腰肌和病变上放置感兴趣区域（region of interest, ROI）。每次测量放置ROI大小及位置在同一患者各序列间保持一致。测量每个ROI的平均信号强度。医师1与医师2对于ROI的放置达成共识。根据以下公式计算病灶的SNR和病灶与髂腰肌的CNR：SNR=SI病灶/SD背景，CNR=（SI病灶-SI髂腰肌）/SD背景，SD背景是相应层面背景ROI内信号强度的标准差，被认为是噪声；SI病灶和SI髂腰肌分别代表病变及髂腰肌ROI的平均信号强度。

1.5 统计学分析

       采用SPSS 25.0软件进行统计分析。采用Kolmogorov-Smirnov检验评价定量数值和主观评分的正态分布性。对正态分布和非正态分布的数据分别进行单因素方差分析和Friedman检验，当结果显示3个序列之间存在显著差异时，采用Bonferroni校正进行事后两两比较。采用Weighted-Kappa检验比较组间主观评分一致性：Kappa≥0.81为一致性好，0.61～0.80为一致性较好，0.41～0.60为一致性中等，0.21～0.40为一致性一般，0.0～0.20为一致性较差。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 患者基本情况及扫描时间

       本研究共纳入32例患者，男27名，女5名，年龄39～93（65±11）岁。常规FSE-T2WI扫描时间为2 min 7 s、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI扫描时间为1 min 6 s，与常规FSE-T2WI比较，快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI扫描时间缩短了48%。

2.2 主观评分

       所有患者常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI序列和DLR快速FSE-T2WI图像清晰，图像质量均能满足诊断要求；两名医师主观评分的组间的一致性较好或好，Kappa值范围0.75～0.87。医师1对三组图像两次评估的一致性结果为好，Kappa值范围0.93～0.96。两位医师的评分结果均显示，三组T2WI的整体图像质量评分和伪影评分之间存在显著差异（表2）。事后两两比较显示各个序列间的整体图像质量评分差异都具有统计学意义（P＜0.05），伪影评分在常规FSE-T2WI和快速FSE-T2WI之间、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI之间差异具有统计学意义（P＜0.05），而在常规FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI之间差异无统计学意义（P＞0.05）。

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表2  三组FSE-T2WI的主观评分比较
Tab. 2  Comparison of three FSE-T2WI subjective scores

2.3 客观评价

       常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI、DLR快速FSE-T2WI图像客观评价结果为：三组图像SNR分别为94.7±40.8，63.2±25.5，256.7±102.9；三组图像CNR分别为59.6±29.8，40.0±19.0，168.0±77.3；事后两两比较显示各序列之间SNR和CNR差异均有统计学意义（P＜0.05），详见表3、图1。

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图1  男，81岁，病理证实为T1期膀胱肿瘤。三个轴位T2WI图像显示膀胱右侧壁外生性肿瘤，伴有连续低信号强度的固有肌层。与常规快速自旋回波（FSE）T2WI（1A；整体图像质量和伪影评分均为5分）相比，使用缩短采集时间的快速FSE-T2WI（1B；整体图像质量评分4分和伪影评分5分）显示出更高的噪声水平和较差的清晰度；使用深度学习重建（DLR）技术的快速FSE-T2WI（1C）降低了噪声，增加了病灶的清晰度，获得了更好的整体图像质量和伪影评分（均为5分）。
Fig. 1  An 81-year-old man presenting with pathologically confirmed as T1 stage bladder tumor. The axial T2WI show an exophytic tumor with uninterrupted low signal intensity muscularis propria on the right side of the bladder. Compared with the conventional fast spin echo (FSE) T2WI (1A), fast FSE-T2WI using short acquisition time (1B) shows higher noise level and poorer sharpness, leading to lower overall image quality and artifacts scores for both radiologists (score 5 for both overall image quality and artifacts with conventional FSE-T2WI vs. score 4 for overall image quality and score 5 for artifacts with fast FSE-T2WI). By contrast, the use of deep learning reconstruction (DLR) technology on fast FSE-T2WI (1C) reduces noise and increases the sharpness of lesion, resulting in better overall image quality and artifacts scores (score 5 for both radiologists).

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表3  三组FSE-T2WI客观参数比较
Tab. 3  Comparison of three FSE-T2WI objective parameters

3 讨论

       此项前瞻性研究是国内第一个在临床环境中将DLR技术用于膀胱MRI的研究。我们比较了常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR-快速FSE-T2WI的扫描时间和图像质量。结果显示，DLR快速FSE-T2WI扫描时间比常规FSE-T2WI减少了48％。另外，DLR可以明显改善MRI的图像质量，应用DLR的快速FSE-T2WI的SNR、CNR和整体图像质量分数不仅明显高于无DLR的快速FSE-T2WI，而且显著高于常规FSE-T2WI。这表明DLR通过促进快速序列的临床应用，使患者更快地完成膀胱MRI检查成为可能。

3.1 DLR技术能缩短MRI扫描时间，改善图像质量

       较长的图像采集时间限制了MRI的广泛应用，加快MRI扫描速度一直是MRI领域研究热点内容。DLR技术能够明显缩短扫描时间以及改善图像质量^[9]。近期的多项研究已经证明了该技术在身体的多个部位MRI检查中的应用价值^{[12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]}。在肝脏MRI中，应用DLR技术的单次屏气T2WI能够获得与常规T2WI相当的图像质量和诊断信心，因此可以显著减少成像时间^{[19, 20, 21, 22, 23, 24]}。据报道，与传统T2WI脂肪抑制序列相比，基于DLR的肝脏快速单次激发T2WI采集时间减少了4倍，同时获得更好的图像质量^[25]。一项在前列腺MRI中应用DLR技术的研究显示，DLR的轴位T2WI检查时间比传统轴位T2WI减少65%，并且具有相似甚至更高的诊断性能和更高的图像质量，这表明DLR的轴位T2WI可能会完全取代传统轴位T2WI^[26]。PARK等^[10]的研究也同样表明在缩短扫描时间的前列腺MRI上应用DL可以改善图像质量，并且评估肿瘤范围和前列腺外延伸的诊断表现与常规扫描时间MRI无显著差异。DLR技术应用于前列腺薄层T2WI也可显著改善图像质量，而不会显著延长采集时间^[27]。DLR技术也能减少女性盆腔T2WI的检查时间，并且显著提高图像质量^[28]。在脊柱MRI中，应用DLR技术的FSE序列将检查时间缩短了70%，提供了极佳的图像质量，可以取代标准的自旋回波序列，以检测MRI上脊柱的各种异常^[29]。然而，DLR技术在膀胱MRI中应用的应用价值尚不明确，目前仅有一项研究比较了常规T2WI和应用降噪DLR的T2WI在评估膀胱癌肌层浸润情况的诊断准确性，结果显示应用降噪DLR提高了T2WI预测肌层浸润情况的准确性^[30]，然而该研究没有对图像质量及扫描时间进行分析。因此，本研究通过比较常规T2WI与DLR快速T2WI图像质量及扫描时间，探讨DLR技术对膀胱癌MRI图像质量及扫描时间的影响。在我们的研究中，快速T2WI扫描时间缩短了48％，同时图像质量也明显下降。而使用DLR显著改善了快速T2WI的整体图像质量及伪影。结果显示DLR-快速T2WI的SNR、CNR和整体图像质量评分不仅明显高于快速T2WI，甚至比常规T2WI还高。这表明，DLR技术可用于提高快速扫描的MRI图像质量，从而缩短扫描时间。

3.2 DLR技术

       本研究使用的DLR技术是一种基于前馈深度卷积神经网络的图像重建方法。该网络被构建为接受原始复杂成像数据作为输入，通过估计高频K空间信息来实现有效的插值，从而抑制振铃伪影；还能省略在传统图像重建中应用的软件过滤器，提高图像清晰度，最终输出具有更高SNR、更高清晰度和更高空间分辨率的图像^[9]。深度卷积神经网络整合了超过10 000个卷积核和超过4.4百万个可训练参数，使用监督学习进行训练，训练数据包括几乎完美的高分辨率MRI图像和使用合成的低分辨率图像。该方法显著提高了图像质量和清晰度，几乎没有截断伪影，并且在所有解剖结构上具有良好的泛化性能^[9]。目前，该重建方法能够提供0%～100%的降噪水平，我们的研究中选择了75%降噪水平，并没有比较不同降噪水平的图像质量，更适合临床应用的降噪水平值得在未来研究中进一步探索。

3.3 局限性及展望

       本研究存在一些局限性。第一，样本量较少。当前国内尚无研究报道DLR技术在膀胱癌MRI中的临床应用价值，而且本前瞻性研究仍在继续进行，之后会纳入更多患者。第二，本研究没有评估DLR技术对T1WI、矢状面和冠状面T2WI及DWI等序列图像质量的影响。因为DLR技术在膀胱MRI中的应用价值尚不明确，同时评估所有序列会显著增加扫描时间，在临床实践中有一定难度，轴位是临床工作中观察膀胱病变的较常用断面，所以本研究初步只选择了显示解剖结构和病变形态最佳的序列T2WI，我们的研究结果为DLR技术在更多序列上的应用研究提供理论依据，在后续研究中我们将进一步分析DLR技术在T2WI矢状面、冠状面以及其他序列中的价值。第三，本研究使用的DLR技术（AIR Recon DL）目前只能适用于通用电气医疗部分型号的机器，其普适性有待提高。

4 结论

       综上所述，与常规T2WI相比，应用DLR的快速T2WI可以明显缩短扫描时间，且具有更高的SNR和更高的图像质量，有利于膀胱癌患者更短的时间内完成MRI检查。这表明，DLR有望促进膀胱癌MRI快速序列的临床应用。