0 引言

       T2液体衰减反转恢复（T2 fluid-attenuated inversion- recovery, T2-FLAIR）序列是结合反转准备脉冲和T2加权的水抑制序列^[1]，其具有对于正常脑脊液信号的高度敏感性和有效抑制性，可以增强颅内病变与正常脑组织的对比，有利于脑梗死、脱髓鞘病变等脑白质病变的检出^{[2, 3, 4]}。3D T2-FLAIR相较于传统的2D采集模式具有明显的优势，包含更丰富的解剖信息^[5]以及可以进行各向同性多平面重建等^[6]，但由于扫描时间的延长，部分年幼、老年、危重等受检者难以耐受^[7]。

       目前临床上广泛应用的加速采集技术包括并行采集（parallel imaging, PI）^{[8, 9, 10]}与压缩感知（compressed sensing, CS）^{[11, 12, 13]}。联合CS技术进行快速采集的3D T2-FLAIR序列被用于多种疾病的诊断与评估，并已被证明可以在加快成像时间的同时，具有同等甚至更佳的图像质量及诊断效能^{[14, 15]}。人工智能-压缩感知技术（artificial intelligence-assisted compressed sensing, ACS）是一种基于卷积神经网络的深度学习智能CS技术，可以对图像进行超高分辨率重建和降噪，在保证甚至优化图像质量的前提下大幅缩短序列的采集时间^{[16, 17, 18]}。目前，国内外尚未见不同加速因子的ACS技术对3D T2-FLAIR加速效率、图像质量及诊断效能的研究报道。本研究将应用不同ACS加速因子的3D T2-FLAIR图像与传统加速采集技术PI进行对比，旨在保证图像质量和满足临床诊断要求的前提下，探讨加速因子对采集时间和图像质量的影响，筛选出最佳的ACS加速因子。

1 材料与方法

1.1 一般资料

       于2023年3月至5月在大连医科大学附属第一医院前瞻性招募健康青年志愿者（healthy control, HC）25例（男5例，女20例）；同期招募脑白质高信号（white matter hyperintensity, WMH）患者15例（男7例，女8例），行颅脑MRI检查。HC组入组标准：（1）年龄>18岁；（2）既往体健，无颅脑疾病史。排除标准：（1）MRI检查绝对禁忌证者；（2）无法完成全部检查序列或图像质量不佳者。WMH组入组标准：（1）年龄>18岁；（2）确诊为脑白质病变者，MR图像上脑白质出现斑点样或斑片样高信号；（3）能够耐受MR检查。排除标准：图像有严重的运动伪影。本研究遵守《赫尔辛基宣言》，经大连医科大学附属第一医院伦理委员会批准，批文号：PJ-KS-KY-2022-274，全体受试者均签署了知情同意书。

1.2 检查方法

       采用联影uMR Omega 3.0 T MR扫描仪（上海联影医疗科技有限公司，中国）及32通道头颅线圈采集颅脑MRI图像。HC组分别以常规的并行采集（parallel imaging, PI）技术（并行采集加速因子3，F3）及ACS技术（加速因子为3、4、5、6、7、8）采集头部冠状位3D T2-FLAIR图像，TR 5 000 ms，TE 464.64 ms，TI 1 550 ms，层厚 1 mm，体素大小1 mm×1 mm×1 mm，获得3D T2-FLAIRF3、3D T2-FLAIRACS3、3D T2-FLAIRACS4、3D T2-FLAIRACS5、3D T2-FLAIRACS6、3D T2-FLAIRACS7及3D T2-FLAIRACS8，图像扫描时间分别为415 s、305 s、275 s、175 s、155 s、135 s、115 s及105 s。WMH组分别以F3及综合评判得出的最佳ACS加速因子采集颅脑3D T2-FLAIR图像。

1.3 图像质量分析

1.3.1 图像客观评价

       采用医学影像处理软件（uWS-MR，上海联影医疗科技有限公司，中国）进行图像分析，对原始图像进行轴位和矢状位重建，分别在重建后的轴位图像的同一层面的双侧半卵圆中心、双侧尾状核、胼胝体压部、双侧红核、双侧黑质、脑桥、双侧小脑信号均匀处放置合适大小的圆形感兴趣区（region of interest, ROI），见图1，测量其信号强度（signal intensity, SI）以及标准差（standard deviation, SD），并对双侧测量的结构取平均值。将双侧半卵圆中心信号强度及标准差的均值记为背景信号（signal intensity of background, SIb）和背景标准差（standard deviation of background, SDb），计算图像信噪比（signal to noise ratio, SNR）（SNR=(SI-SIb)/SD）和对比噪声比（contrast to noise ratio, CNR）（CNR=|SI-SIb|/SD2-SDb2），并于一周后重新测量所有数据，计算重测置信度。

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图1  感兴趣区示意图。1A：双侧半卵圆中心；1B：双侧尾状核；1C：胼胝体压部；1D：双侧红核；1E：双侧黑质；1F：脑桥；1G：双侧小脑。
Fig. 1  The picture shows a schematic diagram of region of interest. 1A: Bilateral semioval center; 1B: Bilateral caudate nucleus; 1C: Splenium of corpus callosum; 1D: Bilateral red nucleus; 1E: Bilateral substantia nigra; 1F: Pons; 1G: Bilateral cerebellum.

1.3.2 图像主观评价

       主观评价由两位具有5年以上神经影像学诊断经验的医师采用5级评分法^[19]进行分析：1分，灰、白质完全显示不清，组织边缘难以分辨，图像整体伪影及噪声极明显；2分，灰、白质显示不清，组织边缘模糊，图像整体伪影明显，噪声较大；3分，灰、白质显示较清晰，组织边缘尚锐利，图像整体略有伪影，噪声一般；4分，灰、白质显示较清晰，组织边缘锐利，图像整体无伪影，噪声较小；5分，灰、白质及组织边缘显示清晰，图像整体无伪影及噪声。

1.3.3 诊断效能评估

       由上述两位医师对不同加速因子采集得到的3D T2-FLAIR图像上显示的WMH病灶个数和Fazekas分级进行统计，鼓励医师对图像进行多平面重建，结果由两位医师商议后得到。

1.4 统计学分析

       采用SPSS 27.0软件进行统计学分析，正态性检验采用Shapiro-Wilk正态性检验，符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，不符合者以中位数（P25，P75）来表示。HC组图像主观与客观评分的组间比较采用Friedman秩和检验；以Kappa检验比较观察者间图像质量主观评分结果的一致；以组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）评价定量指标前后测量的一致性。WMH组病灶个数和Fazekas分级比较采用独立样本t检验及Mann-Whitney U检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 客观评价结果

       重复测量数据与原数据一致性高（ICC=0.995，P<0.001），选取首次测量数据做统计学分析。经正态性检验，各扫描序列的SNR、CNR均不符合正态分布，故采用中位数（P25，P75）表示。

       3D T2-FLAIRF3、3D T2-FLAIRACS3、3D T2-FLAIRACS4、3D T2-FLAIRACS5、3D T2-FLAIRACS6、3D T2-FLAIRACS7及3D T2-FLAIRACS8的SNR和CNR均具有统计学意义（P<0.001）。序列间两两比较结果显示，3D T2-FLAIRACS3、3D T2-FLAIRACS4的SNR、CNR与3D T2-FLAIRF3相比均无统计学意义（P均>0.05），3D T2-FLAIRACS5、3D T2-FLAIRACS6、3D T2-FLAIRACS7及3D T2-FLAIRACS8的SNR、CNR较3D T2-FLAIRF3降低（P均<0.05）（表1，图2）。

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图2  不同加速因子的3D T2-FLAIR图像SNR、CNR对比。FLAIR：液体衰减反转恢复；SNR：信噪比；CNR：对比噪声比；ACS：人工智能压缩感知。^*表示与F3相比差异具有统计学意义，P＜0.05。
Fig. 2  Comparison of SNR and CNR of 3D T2-FLAIR images with different acceleration factors. FLAIR: fluid-attenuated inversion-recovery; SNR: signal to noise ratio; CNR: contrast to noise ratio; ACS: artificial intelligence-assisted compressed sensing. ^* indicates there is a statistically significant difference compared with F3 group, P＜0.05.

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表1  3D T2-FLAIR成像质量客观评价和主观评分结果比较（n=25）
Tab. 1  Comparison of objective evaluation and subjective scoring of 3D T2-FLAIR imaging quality (n=25)

2.2 主观评分结果

       2名观察者对3D T2-FLAIRF3、3D T2-FLAIRACS3、3D T2-FLAIRACS4、3D T2-FLAIRACS5、3D T2-FLAIRACS6、3D T2-FLAIRACS7及3D T2-FLAIRACS8图像的主观评分一致性较好（Kappa=0.846、0.856、0.871、0.802、0.918、0.812、0.920，P均<0.05），故选择较高年资观察者的主观评分结果进行分析；7组图像主观评分总体差异具有统计学意义（P<0.001），两两比较结果显示3D T2-FLAIRACS3、3D T2-FLAIRACS4、3D T2-FLAIRACS5的主观评分与3D T2-FLAIRF3相比差异无统计学意义（P>0.05），3D T2-FLAIRACS6、3D T2-FLAIRACS7及3D T2-FLAIRACS8图像主观评分低于3D T2-FLAIRF3（P<0.05）；在ACS图像中，随着加速因子的增大，图像的主观评分降低（P<0.05）（表1，图3）。

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图3  女，27岁，主观评分标准对应图像。3A（A1~A7）、3B（B1~B7）及3C（C1~C7）分别为颅脑轴位、矢状位、冠状位3D T2-FLAIRF3（主观评分为5分）、3D T2-FLAIRACS3（主观评分为5分）、3D T2-FLAIRACS4（主观评分为4分）、3D T2-FLAIRACS5（主观评分为4分）、3D T2-FLAIRACS6（主观评分为3分）、3D T2-FLAIRACS7（主观评分为3分）及3D T2-FLAIRACS8（主观评分为2分）图像。FLAIR：液体衰减反转恢复；ACS：人工智能压缩感知。
Fig. 3  Female, 27 years old, the subjective scoring criteria correspond to the image. 3A (A1-A7), 3B (B1-B7) and 3C (C1-C7) were axial, sagittal and coronal 3D T2-FLAIRF3 (the subjective score is 5), 3D T2-FLAIRACS3 (the subjective score is 5), 3D T2-FLAIRACS4 (the subjective score is 4), 3D T2-FLAIRACS5 (the subjective score is 4), 3D T2-FLAIRACS6 (the subjective score is 3), 3D T2-FLAIRACS7 (the subjective score is 3) and 3D T2-FLAIRACS8 (the subjective score is 2) of brain. FLAIR: fluid-attenuated inversion-recovery; ACS: artificial intelligence-assisted compressed sensing.

2.3 诊断效能结果

       经HC组主观与客观评价结果的综合评估，最终以ACS4为加速因子采集WMH组3D T2-FLAIR图像，并以3D T2-FLAIRF3图像作为对照。

       3D T2-FLAIRACS4与3D T2-FLAIRF3相比，在WMH病灶个数和Fazekas分级方面差异均无统计学意义（P均>0.05）（表2，图4）。

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图4  女，74岁，脑白质病变，Fazekas 2级。3D T2-FLAIRF3与3D T2-FLAIRACS4轴位侧脑室层面对比图。4A：3D T2-FLAIRF3图像；4B：3D T2-FLAIRACS4图像。FLAIR：液体衰减反转恢复；ACS：人工智能压缩感知。
Fig. 4  Female, 74 years old, white matter lesions, Fazekas grade 2. Comparison of axial 3D T2-FLAIRF3 and 3D T2-FLAIRACS4 images of lateral ventricle level. 4A: 3D T2-FLAIRF3; 4B: 3D T2-FLAIRACS4. FLAIR: fluid-attenuated inversion-recovery; ACS: artificial intelligence-assisted compressed sensing.

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表2  3D T2-FLAIRF3与3D T2-FLAIRACS4诊断效能对比（n=15）
Tab. 2  Comparison of diagnostic efficacy between 3D T2-FLAIRF3 and 3D T2-FLAIRACS4 sequences (n=15)

3 讨论

       本研究采用不同的ACS加速因子（ACS3、4、5、6、7、8）对颅脑3D T2-FLAIR序列进行快速成像采集，就图像客观评价指标（SNR、CNR）及主观评价指标（医师主观评分）与目前临床上常用的PI（F3）进行对比。研究结果显示，ACS技术能在保证图像质量的前提下缩短扫描时间，ACS4为最大可应用的加速因子，扫描时间缩短33.7%。此外，我们还在WMH疾病检出（病灶个数）与病情分级（Fazekas分级）方面将所得到的最佳ACS加速因子ACS4与F3进行对比，以评价其诊断效能，最终发现ACS4组与F3组在WMH中诊断效能相当。

3.1 常规3D T2-FLAIR序列的优势及局限性

       T2-FLAIR序列是颅脑MR检查的常规序列，采用容积激发的各向同性3D T2-FLAIR序列相较于传统的2D T2-FLAIR序列能够提供更为丰富的诊断信息^[20]。一项针对幕下多发性硬化病灶检出数量的研究^[21]发现，相较于T2WI自旋回波序列和2D T2-FLAIR序列, 3D T2-FLAIR可以显示更多的病灶，具有更高的诊断效能；LIU等^[22]发现结合超感压缩感知技术的3D T2-FLAIR序列在皮质微梗死检测率、图像质量、空间分辨率方面优于2D T2-FLAIR图像；张月青等^[23]的研究报道了3D T2-FLAIR序列可以抑制脑脊液搏动伪影，比2D T2-FLAIR序列更有利于脑白质病变的检出。但由于3D序列的扫描时间较长，部分重症患者因疼痛、意识障碍等原因常易产生不自主运动造成的伪影，从而导致图像质量的降低^{[24, 25]}。

3.2 与现有ACS相关研究比较

       ACS技术是基于深度学习模式融合卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）、半傅里叶成像、PI和CS的新型加速技术^[26]，利用数学建模的方法，ACS技术可以将采样误差转换为CS稀疏约束，使其即使在较高的加速因子下也能从欠采样的K空间数据中有效重建MR图像^[27]。此前已有研究表明ACS技术与传统CS相比具有更好的加速性能，对细微解剖结构的显示能力更佳^[28]。ZHAO等^[29]的研究将ACS技术应用于肾脏快速扫描，发现与传统的T2 NAVI技术相比，除了显著缩短扫描时间外，ACS组图像的SNR和CNR均高于常规NAVI组，即客观图像质量有所提高。SUI等^[30]使用单一ACS加速因子对腰椎2D常规序列进行加速采集，结果表明ACS加速序列不仅减少了18.9%的扫描时间，而且在健康受试者和患者中基本上保留了与常规2D序列相同的图像质量，且图像伪影也有所减少。LIU等^[31]对因脑部疾病导致不自主头部运动的患者行ACS辅助的T2-FLAIR检查，证明了ACS联合T2-FLAIR在颅脑病变筛查中的可行性，但其研究未对ACS的加速效率和临床可选用的最佳加速因子进行讨论。YANG等^[32]使用ACS技术对乳腺3D各向同性高分辨T2WI序列进行加速采集，并与常规2D T2WI图像进行对比，发现ACS缩短成像时间的同时，所获得的图像在病灶的检出率、显示细节、整体图像质量、乳腺病灶诊断信息和乳腺组织勾画等方面明显优于常规序列。UEDA等^[33]将ACS应用于女性盆腔疾病患者T2WI的图像采集，发现应用ACS技术可以在提高图像信噪比的同时缩短近50%的扫描时间，与本次研究结果相仿。

       上述研究均证实了ACS的临床适用性，但是加速因子升高在缩短扫描时间的同时必然伴随着图像质量的降低，使得对于合理加速因子的选择成为了密切关注的问题^[34]。本次研究结果发现随着加速因子的增大，图像客观评价指标SNR、CNR及主观评分逐渐降低；相比于使用PI的3D T2-FLAIRF3，3D T2-FLAIRACS3、3D T2-FLAIRACS4在客观评价与主观评分方面差异均无统计学意义，且扫描时间分别缩短了26.5%和33.7%；3D T2-FLAIRACS5的主观评分与3D T2-FLAIRF3差异无统计学意义，但是图像SNR、CNR下降，故综合考虑不能作为3D T2-FLAIR序列的合理加速因子选择；3D T2-FLAIRACS6、3D T2-FLAIRACS7、3D T2-FLAIRACS8的客观评价与主观评分均低于3D T2-FLAIRF3，难以满足临床诊断要求，可能导致病变的漏诊。在诊断效能的评估中，我们发现在病灶个数和Fazekas分级方面3D T2-FLAIRACS4与3D T2-FLAIRF3差异无统计学意义，不过3D T2-FLAIRACS4漏检了极少数的细微病变，但这并不影响对病变的整体观察及对病情的总体评估。以上结果表明，ACS技术虽具有较好的加速效率与图像重建性能，但过大的加速因子仍会对图像的对比度和空间分辨率产生影响，故针对具体部位及序列应选取合适的ACS加速因子，以达到扫描时间与图像质量之间的平衡。此外我们还在扫描过程中发现，随着ACS加速因子的增大，图像重建时间不同程度地延长。这可能是因为ACS技术是基于CS稀疏采样的基础上实现的，随着加速倍速的升高，采样点减少，过少的采样点导致计算量增加，图像重建过程更为复杂^[35]。

3.3 局限性

       本研究的局限性在于：（1）本研究为单中心、单一机型设备研究，样本量较少；（2）没有考虑序列采集后的重建时间对采集速度的影响，后续研究将在纳入重建时间的基础上对图像总采集时间进行更全面的评估，进一步深化对ACS技术加速效能的认识。

4 结论

       综上所述，采集头颅3D T2-FLAIR时，应用ACS4可以在保证图像质量和诊断效能的前提下缩短扫描时间；ACS4可考虑作为最佳加速因子。