分享:
分享到微信朋友圈
X
临床研究
多时相自由呼吸实时电影成像在心脏磁共振左心室功能评估中的应用
金玉芹 黄勇 刘晓珊 尹勋浩 张柯欣 迟国梁

本文引用格式:金玉芹, 黄勇, 刘晓珊, 等. 多时相自由呼吸实时电影成像在心脏磁共振左心室功能评估中的应用[J]. 磁共振成像, 2025, 16(11): 109-113, 122. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2025.11.016.


[摘要] 目的 与磁共振标准屏气心脏电影成像相比,探讨多相实时自由呼吸电影成像技术对心功能评估的价值,扩展磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)功能检查在临床应用中的适用性。材料与方法 在3.0 T磁共振设备上,采用多时相实时自由呼吸电影序列以及标准屏气电影序列,收集42名健康受试者心脏电影成像。自行开发根据心肌与血池信号比例程序,对多时相心肌状态重新排列为心脏舒张期和收缩期成像。统计左室功能指标,包括舒张末期容积(end-diastolic volume, EDV)、收缩末期容积(end-systolic volume, ESV)、射血分数(ejection fraction, EF)、每搏输出量(stroke volume, SV)和心肌质量等参数,对比两种方法的差异及相关性。结果 自由呼吸实时电影成像的心室图像在心肌和血池之间的信号对比度较低,但仍能满足心室功能分析的要求。多时相电影数据(120时相)可以通过自动后处理对心动周期内的信号变化进行排序、分类,并计算心脏功能参数。两种方法在EDV、ESV、EF、MASS等心功能指标上差异无统计学意义(P>0.05),SV差异具有统计学意义(P<0.05)。两种方法得到的EDV、ESV、SV、EF、MASS的相关系数分别为0.968、0.927、0.954、0.942、0.953,显示出高度一致性(P<0.001)。结论 在自由呼吸条件下进行的实时电影扫描无需屏气及心电门控,显著提升了MRI心脏功能评估在无法配合呼吸指令患者中的适用性。新开发的数据处理方法有效保障了左心室功能评估的准确性,为心力衰竭或无法配合呼吸检查的临床情况提供了一种可靠的替代评估方案。
[Abstract] Objective To explore the value of multiphase real-time free-breathing cine imaging in cardiac function assessment compared with standard breath-hold cardiac cine MRI, thereby expanding the clinical applicability of magnetic resonance imaging (MRI) cardiac function evaluation.Materials and Methods Cardiac cine images were acquired from 42 healthy volunteers using a 3.0 T MRI system with both a multiphase real-time free-breathing cine sequence and a standard breath-hold cine sequence. A self-developed algorithm based on the signal intensity ratio between myocardium and blood pool was applied to rearrange the multiphase myocardial images into diastolic and systolic phases. Left ventricular functional parameters, including end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), ejection fraction (EF), stroke volume (SV), and myocardial mass (MASS), were quantified. Consistency and differences between the two methods were statistically compared.Results Real-time free-breathing cine images exhibited lower signal contrast between myocardium and blood pool compared to standard breath-hold imaging, yet remained sufficient for ventricular functional analysis. Multiphase cine data (120 phases) were successfully sorted, classified, and processed automatically to calculate cardiac functional parameters by tracking signal variations throughout the cardiac cycle. There was no statistically significant difference between the two methods in terms of cardiac function indicators such as EDV, ESV, EF, and MASS (P > 0.05), while the difference in SV was statistically significant (P < 0.05). All parameters demonstrated high consistency via correlation analysis with correlation coefficients 0.968 (EDV), 0.927 (ESV), 0.954 (SV), 0.942 (EF), and 0.953 (MASS) respectively (P < 0.001).Conclusions Real-time cine imaging under free-breathing conditions, performed without the need for breath-holding or electrocardiographic gating, significantly improves the applicability of cardiac magnetic resonance function assessment in patients unable to comply with breathing instructions. The newly developed data processing method ensures accurate evaluation of left ventricular function, offering a reliable alternative for clinical scenarios such as heart failure or cases where breath-hold compliance is unfeasible.
[关键词] 磁共振成像;心室功能评估;多时相实时自由呼吸电影成像;心脏电影成像;成像数据分类方法
[Keywords] magnetic resonance imaging;ventricular function assessment;multiphase real-time free-breathing cine imaging;cardiac magnetic resonance cine;image data classification method

金玉芹 1   黄勇 1*   刘晓珊 1   尹勋浩 1   张柯欣 1   迟国梁 2  

1 山东省肿瘤防治研究院(山东省肿瘤医院)影像科,山东第一医科大学(山东省医学科学院),济南 250117

2 山东第一医科大学(山东省医学科学院) 放射学院,泰安 271016

通信作者:黄勇,E-mail:huangyong1970888@sina.com

作者贡献声明:黄勇设计本研究的方案,对稿件的重要内容进行了修改,获得中关村精准医学基金会临床研究课题资助;金玉芹起草和撰写稿件,获取、分析及解释本研究的数据;刘晓珊、尹勋浩、张柯欣、迟国梁获取、分析本研究的数据,对稿件的重要内容进行了修改;全体作者都同意发表最后的修改稿,同意对本研究的所有方面负责,确保本研究的准确性和诚信。


基金项目: 中关村精准医学基金会临床研究课题 2023hz38
收稿日期:2025-08-09
接受日期:2025-10-26
中图分类号:R445.2  R541 
文献标识码:A
DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2025.11.016
本文引用格式:金玉芹, 黄勇, 刘晓珊, 等. 多时相自由呼吸实时电影成像在心脏磁共振左心室功能评估中的应用[J]. 磁共振成像, 2025, 16(11): 109-113, 122. DOI:10.12015/issn.1674-8034.2025.11.016.

0 引言

       心脏功能评估是临床心衰诊断和患者预后管理中的重要评价参数[1, 2, 3]。心脏磁共振电影成像(cardiac magnetic resonance CINE, CMR cine)通过完整心动周期心肌和血池的影像,提供准确的无创心室功能评估,是基于影像的心脏功能评估金标准[4]。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance, CMR)检查在肿瘤患者的疗效监测和评估放化疗引起的心脏毒性方面具有重要的作用。放化疗(如蒽环类药物和放射治疗)可能导致心肌损伤、心力衰竭、冠状动脉疾病和心包病变等严重心脏并发症,影响患者预后[5, 6, 7]。CMR通过其高分辨率和多参数成像能力,能够早期检测心功能变化、肌纤维化、水肿和微血管功能障碍等亚临床心脏损伤,为临床干预提供重要依据[5, 8]。弛豫定量可早期评估心肌病理改变,延迟钆增强成像有助于识别心肌纤维化区域,也常用于评估心脏毒性严重程度和制定个体化治疗方案[6, 9]。此外,放疗后心脏功能的CMR评估能够帮助临床医生优化放疗剂量和范围,降低心脏毒性风险[10]。有利于早期发现心脏损伤并及时采取干预措施(如使用心脏保护药物或调整治疗方案),显著改善肿瘤患者的长期预后[11, 12],为患者提供了更安全和精准的治疗策略。

       CMR图像采集时,通常采用回顾性心电图门控,获取完整心动周期内所有的心脏电影图像,分类为心脏舒张期和收缩期,从而计算各种心脏功能参数,如心室射血分数(ejection fraction, EF)、舒张末期容积(end-diastolic volume, EDV)、收缩末期容积(end-systolic volume, ESV)、每搏输出量(stroke volume, SV)和心肌质量等。根据CMR扫描的专家共识,心脏电影采集通常在多次屏气状态下进行[13],然而,临床实践中,患者常常无法配合技师进行相应的屏气,老人、儿童、呼吸疾病患者,肿瘤恶液质患者、心衰患者等,屏气时长很难满足检查的要求,导致呼吸伪影,无法满足诊断。且心衰患者常伴有心律失常[14],屏气困难和不规则的心律,导致图像质量下降,心脏功能评估不准确。有研究者采用单次实时电影[15],或快速采集技术完成心脏电影扫描[16],但仍无法解决屏气和心律失常患者扫描失败问题。临床上需要一种完全自由呼吸状态下的评估方法,提升CMR心功能检查的临床适用性。

       本研究使用自由呼吸状态下的多相实时心脏电影扫描获取心室功能数据,并根据个体心电时间信息将其分类为舒张期和收缩期,以期提高CMR对心室功能评估的患者适用性,帮助肿瘤患者在无法配合屏气或心律失常情况下进行心功能评估,监测心脏毒性,改善患者长期预后。

1 材料与方法

1.1 研究对象

       本研究于2025年2月至2025年3月期间,共招募42名健康志愿者,纳入标准:无心血管疾病史,无神经和精神疾病史,无幽闭恐惧症。排除标准:体内存在植入物或有磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)禁忌证。

       本研究遵守《赫尔辛基宣言》,经山东第一医科大学附属肿瘤医院伦理委员会批准(伦理批号:202502013),所有志愿者均签署知情同意书。

1.2 MRI方法

       使用Philips Elition 3.0 T超导MRI扫描仪(Philips Medical System,Best,The Netherlands),梯度场为60 mT/m,切换率为220 mT·m-1·ms-1。CMR信号采集使用标准的32通道体线圈。每位志愿者均进行常规CMR定位扫描,通过心尖部、二尖瓣中心和三尖瓣中心确定四腔心平面,通过垂直于四腔心切面和室间隔确定多切面短轴心位,覆盖从二尖瓣和三尖瓣中心连线到心尖的整个心室。标准短轴心脏电影序列(standard CINE, Std CINE)使用屏气和回顾性心电门控bSSFP序列,参数如下:TR 2.8 ms,TE 1.4 ms,平面内分辨率1.7 mm×1.7 mm,FOV 300 mm×300 mm,层厚8 mm,无间隙,带宽1 076.1 Hz/像素,重建分辨率1.25 mm×1.25 mm×8.0 mm,并行采集因子2。每一个短轴平面扫描时间为11 s,共采集11个平面以覆盖整个心室。多时相实时心脏电影成像(real time CINE, RT CINE)在自由呼吸状态下结合膈肌导航控制呼吸运动伪影,为了避免心动过速和心律失常对图像质量的影响,图像采集时,未使用心电门控技术。空间定位与Std CINE完全相同,采用bSSFP序列,参数如下:TR 2.0 ms,TE 1.0 ms,层厚8 mm,无间隙,平面内分辨率2 mm×2 mm,FOV 300 mm×300 mm,带宽2 361.8 Hz/像素。共采集11层以覆盖整个心室,重复采集120个动态,时间分辨率为0.35 s/次,重建分辨率为1.88 mm×1.88 mm×8.0 mm。图像采集同时记录患者的实际心律。由于个体呼吸状态差异,扫描时间约为2 min。

1.3 图像处理方法

       RT CINE图像包含120个相位,每个时相含11个层面,覆盖整个心室。每个相位内的平均信号强度,在整个心动周期内呈现连续不断变化,如图1所示。在室间隔附近绘制矩形感兴趣区(region of interest, ROI)(图1),包括室间隔和左右心室血池的信号。在RT CINE序列中,心肌表现为低信号,而血池表现为高信号。基于ROI内的平均信号强度,自编自动MATLAB(MathWorks Inc., Natick, MA, USA)程序,对所有120个相位的心脏图像进行排序。信号强度值越低,显示当前时相帧中的心肌成分越多,室间隔越厚,越接近收缩末期;反之,信号强度值越高,显示血池成分越多,表明接近舒张末期。分类后的120个动态图像,再次按4∶1的比例降采样,获得30个心脏相位。所有11个心室层面应用相同的处理,并将处理后的图像组合成包含11个层面,30个相位的心室图像,反映全心动周期心脏功能。

       采用CVI42软件(Circle Cardiovascular Imaging, Calgary, AB, Canada)的心脏功能分析模块,对Std CINE和RT CINE进行心功能分析,以量化评估志愿者的心室功能,包括左心室EDV、ESV、EV、EF和MASS等参数。

       邀请两位10年以上MRI诊断经验的副主任医师进行图像质量主观评价,在双盲的情况下对屏气Std CINE和RT CINE图像质量给出分值。评价标准[17]为:噪声过多,心肌血池对比度差,伪影严重,无法用于心脏功能检查分析,不能诊断需求,1分;噪声过多,心肌血池对比度较差,伪影比较严重,可用于心脏功能检查分析,但会影响诊断,2分;噪声可接受,心肌血池对比度可,伪影尚可,可用于心脏功能检查分析,不影响诊断,3分;噪声较少,心肌血池对比度较好,伪影很少,可用于心脏功能检查分析,可以准确诊断,4分;噪声少,心肌血池对比度高,可用于心脏功能检查分析,可以快速诊断,5分。为精准评估两组图像质量,主观评价分值在上述标准基础上采用连续变量。取两位医师主观评价平均分为单一图像的主观分值。

图1  RT CINE 和Std CINE 在舒张末期及收缩末期的典型图片及ROI 勾画示意图,来自志愿者男,54 岁。1A:RT CINE 记录的舒张末期心室状态,图中的红色框显示了跨室间隔的ROI,收集心肌信号和血池信号;1B:RT CINE 记录的收缩末期心室状态;1C:Std CINE 获取的舒张末期心室状态;1D:Std CINE 获取的收缩末期心室状态;1E:排序前ROI 中120 个相位的信号变化曲线;1F:排序后,RTCINE 可以恢复心室收缩舒张期曲线,用于心室功能评估。RT CINE:自由呼吸实时电影,Std CINE:标准屏气电影,ROI:感兴趣区。
Fig. 1  The typical images and the schematic diagrams of the delineated ROI for RT CINE and Std CINE at the end of diastole and systole,from a 54-year-old male volunteer. 1A: End-diastolic ventricular state captured by RT CINE; Red boxes indicate ROIs spanning the ventricular septum for myocardial and blood pool signal acquisition. 1B: End-systolic ventricular state captured by RT CINE; 1C: End-diastolic ventricular state acquired with Std CINE; 1D: End-systolic ventricular state acquired with Std CINE; 1E: Signal variation curves across 120 cardiac phases within the ROI prior to sorting; 1F: Restored ventricular systole-diastole curve derived from RT CINE post-sorting, enabling ventricular functional assessment. RT CINE: free-breathing real-time cine. Std CINE: standard breath-hold cine. ROI: regions of interest.

1.4 统计学分析

       使用SPSS 21.0软件进行统计分析。所有定量数据进行正态分布检验,正态分布数据以均值±标准差表示,非正态分布数据采用中位数(上下四分位数)表示。正态分布数据采用配对t检验,非正态分布数据采用Wilcoxon符号秩检验。符合正态分布数据使用Pearson双变量相关性分析进行方法间测量的相关性,非正态分布数据采用Spearman相关进行分析。P<0.05被认为差异具有统计学意义。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient, ICC)分析检验两位医师的评分一致性,ICC>0.75认为具有良好的一致性。

2 结果

2.1 一般资料

       本研究共纳入42名健康志愿者,年龄23~69(47.5±14.1)岁,男11名,女31名。

2.2 图像质量主观评价

       在成像帧内,两种方法均获得了整个心动周期内左室心肌运动状态电影图像,两种方法的舒张末期和收缩末期的典型图像如图1所示。与标准屏气心室电影图像相比,多时相自由呼吸实时电影图像心肌和血池之间的信号对比度降低,但仍能清晰区分心肌组织、血池与心室周围的组织背景,满足软件心室功能分析的图像质量要求。

       两位诊断医师对两种方法获得的多时相心脏电影图像进行了主观评价,评价结果显示,RT CINE图像质量评分与Std CINE差异具有统计学意义[4.55(4.25,4.7)vs. 4.35(4.05,4.55),P=0.012]。两位医师的评分具有良好的一致性(ICC值为0.808,P<0.01)。

2.3 心功能对比分析

       标准屏气电影和自由呼吸实时电影获得的心室功能参数结果如表1所示。相关性分析显示,两种方法获得的心室功能结果高度相关且具有良好的一致性(r>0.900,P<0.001)(图2)。两种方法的组间比较显示EDV、ESV、EF和心肌质量等指标差异无统计学意义(P>0.05),SV在两组间差异有统计学意义(P<0.05)。

图2  RT CINE和Std CINE的相关性分析。EDV、ESV、EV、EF和MASS等参数显示出高度相关性。RT CINE:实时电影;Std CINE:标准屏气电影;EDV:舒张末期容积;ESV:收缩末期容积;SV:每博输出量;EF:左心射血分数;MASS:心肌质量。
Fig. 2  Correlation analysis between RT CINE and Std CINE. EDV, ESV, LVEF, SV and MASS demonstrated strong correlations and excellent agreement (r > 0.900, P < 0.001). RT CINE: real-time cine; Std CINE: standard breath-hold cine; EDV: end-diastolic volume; ESV: end-systolic volume; LVEF: left ventricular ejection fraction; SV: stroke volume; MASS: ventricular mass.
表1  左心室功能指标的相关性分析和组间比较结果
Tab. 1  Correlation analysis and inter-group comparison results of left ventricular function indicators

3 讨论

       本研究通过采用自由呼吸联合非心电门控实时CMR电影成像技术,结合信号强度-重排算法,实现了全心动周期图像精准重建。结果显示与传统心脏电影序列各项心功能测量参数高度一致。本文中实时心脏电影采集方法,突破传统CMR对患者配合度与心律稳定性的双重依赖,在数据处理方面,首次建立基于信号强度信息完成全心动周期心肌相位校正和重排。一方面使部分患者,如晚期肿瘤、心衰患者获得可靠心功能评估;另一方面取消传统的心电门控采集技术,提升CMR对心律失常的容受性,提升CMR临床普适性。

3.1 与传统屏气心脏电影心功能评估对比

       本研究结果显示,当前电影技术与标准屏气电影技术在心脏功能分析中具有高度相关性,表明实时心脏电影获得的心脏功能参数与传统方法具有良好的一致性。与屏气加回顾性心电门控心脏电影技术相比,EDV、ESV、EF和MASS等心脏功能参数无显著差异。在既往研究中,屏气可能导致轻微缺氧,引起交感神经刺激,从而导致心率增加和心输出量增加等生理调节[18, 19]。CMR检查屏气时间通常为12 s左右,本研究中std CINE的每搏输出量略微偏高可能与屏气引起的心脏生理功能的改变有关。

3.2 实时心脏电影心功能评估临床应用拓展

       CMR在肿瘤患者疗效监测,放化疗引起的心脏毒性评估方面具有重要的作用,可用于帮助临床医生制订个体化治疗方案,优化放疗剂量和范围,降低心脏毒性风险,显著改善肿瘤患者的长期预后[5, 7, 20]。CMR在肿瘤治疗中发挥着重要的心脏保护作用,为患者提供了更安全精准的治疗策略和治疗方案等。然而,在实际应用中,CMR扫描时间相对较长,传统的检查过程中,患者需要在呼气末多次屏气,但许多肿瘤患者无法配合,导致扫描失败。同时,严重的心肌损伤常伴有心律失常,也会导致CMR心脏功能评估不准确甚至失败[21]。本研究使用自由呼吸条件下的实时心脏电影成像,取消回顾性心电门控。通过获取120个相位的图像,多次且准确地记录了多个心脏收缩和舒张期周期信息。在数据处理阶段,对所有获取的图像进行回顾性排序和重建,准确恢复心脏收缩和舒张期信息,完成了心脏功能的评估;提高了采集效率,减少了由于严重心律失常引起的图像重建错误及伪影,确保结果的准确性。与传统心脏电影心脏功能结果相比,实时电影的量化参数与传统方法高度相关,表明该方法与传统方法具有良好的一致性,扩大了CMR的临床适用人群,提高扫描成功率,改善了患者的舒适度。

3.3 实时心脏电影心功能评估技术创新

       既往研究中,有使用屏气条件下的单次实时心脏电影成像,进行心脏功能参数评估,但是单次扫描的时间分辨率较低(约300~400 ms/次)[15]。在这样的时间分辨率条件下,根据奈奎斯特采样定理,最大有效可识别频率为1.25~1.50 Hz,即对应心率为75~90次/分钟。如果患者的心率超过此范围,较低的时间分辨率将导致心脏周期记录不准确。对于存在心律失常的患者,心率变化更为显著,单个心动周期内较少的采样将影响心脏功能参数的计算。一些研究人员结合压缩感知技术来提高采集速度,并在单次屏气内实现完整的心脏电影扫描[22, 23, 24, 25],但仍无法解决屏气和心律失常患者的问题。此外,高加速因子和压缩感知技术也对设备硬件有较高的要求,广泛应用还需长时间验证。一些研究人员提出了应用于自由呼吸条件下实时CINE扫描的运动校正算法;然而,与上述方法类似,这些算法仍缺乏对高心率和心律失常的有效解决方案[26, 27, 28]

       近年来,随着AI技术的发展,有研究提出一种基于深度学习的图像重建框架,结合k空间欠采样数据与神经网络算法,实现快速高质量成像[29, 30, 31]。但数据模型高度依赖大量高质量、全采样的CMR数据进行训练,而这类数据获取成本极高,尤其在罕见病例(如复杂先天性心脏病)中可能数据不足。数据多样性不足可能导致模型对特定设备(如不同MRI厂商)、患者群体(如肥胖患者或儿童)或病理状态的泛化能力下降。若实际临床场景的成像参数(如磁场强度、序列设计)与训练数据差异较大,模型可能产生不可预测的伪影或结构扭曲。另外,模型运行依赖极高的GPU算力,也是AI模型在临床应用的巨大部署难题。

       本文提出的方法无需患者屏气或回顾性心电门控。通过连续采集多个心脏相位,弥补了扫描序列时间分辨率的不足,实现了心动周期的完整记录,并确保了结果的准确性。同时,方法简单易行,更适合在日常临床工作中使用。

3.4 本研究局限性

       本研究初步验证了在自由呼吸条件下使用多相实时心脏电影评估心脏功能的可能性和优势。然而,这是一项在健康志愿者中进行的实验研究,在未来的工作中,仍需要收集大量临床数据并验证其在各种心脏病患者中评估心脏功能的有效性。随着MRI技术的进步,压缩感知技术在提高扫描序列的时间分辨率和获得更高的空间分辨率方面具有优势。在未来的工作中,我们将继续优化数据采集,提高方法的准确性,并扩大其在更广泛临床领域中的应用。

4 结论

       本研究提供了一种无需心电门控的自由呼吸实时电影CMR心功能扫描评估方法,该技术有利于CMR检查在肿瘤,心衰和心律失常患者、老年人、儿童等特殊人群中的应用。心脏功能评估的准确性好,数据后处理简单可靠,在今后的临床实践中,可以扩大心脏功能评估的临床适用人群,不断优化,逐步成为特殊临床情况下的替代方法。

[1]
KALOGEROPOULOS A P, KIM S, RAWAL S, et al. Serial changes in left ventricular ejection fraction and outcomes in outpatients with heart failure and preserved ejection fraction[J]. Am J Cardiol, 2019, 124(5): 729-735. DOI: 10.1016/j.amjcard.2019.05.052.
[2]
FARMAKIS D, SIMITSIS P, BISTOLA V, et al. Acute heart failure with mid-range left ventricular ejection fraction: clinical profile, in-hospital management, and short-term outcome[J]. Clin Res Cardiol, 2017, 106(5): 359-368. DOI: 10.1007/s00392-016-1063-0.
[3]
AOYANAGI H, NOCHIOKA K, SAKATA Y, et al. Temporal changes in left ventricular ejection fraction and their prognostic impacts in patients with Stage B heart failure[J/OL]. Int J Cardiol, 2020, 306: 123-132 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32113664/. DOI: 10.1016/j.ijcard.2020.02.040.
[4]
ALFAKIH K, REID S, JONES T, et al. Assessment of ventricular function and mass by cardiac magnetic resonance imaging[J]. Eur Radiol, 2004, 14(10): 1813-1822. DOI: 10.1007/s00330-004-2387-0.
[5]
SOZZI F B, IACUZIO L, BELMONTE M, et al. Early diagnosis of cardiomyopathies by cardiac magnetic resonance. Overview of the main criteria[J/OL]. Monaldi Arch Chest Dis, 2022 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35416001/. DOI: 10.4081/monaldi.2022.2151
[6]
PONTONE G, DI CESARE E, CASTELLETTI S, et al. Appropriate use criteria for cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR): SIC-SIRM position paper part 1 (ischemic and congenital heart diseases, cardio-oncology, cardiac masses and heart transplant)[J]. Radiol Med, 2021, 126(3): 365-379. DOI: 10.1007/s11547-020-01332-6.
[7]
EICHHORN C, GREULICH S, BUCCIARELLI-DUCCI C, et al. Multiparametric cardiovascular magnetic resonance approach in diagnosing, monitoring, and prognostication of myocarditis[J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2022, 15(7): 1325-1338. DOI: 10.1016/j.jcmg.2021.11.017.
[8]
SIGGINS C, PAN J A, LÖFFLER A I, et al. Cardiometabolic biomarker patterns associated with cardiac MRI defined fibrosis and microvascular dysfunction in patients with heart failure with preserved ejection fraction[J/OL]. Front Cardiovasc Med, 2024, 11: 1334226 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38500750/. DOI: 10.3389/fcvm.2024.1334226.
[9]
LISI C, CATAPANO F, RONDI P, et al. Multimodality imaging in cardio-oncology: the added value of CMR and CCTA[J/OL]. Br J Radiol, 2023, 96(1150): 20220999 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37493228/. DOI: 10.1259/bjr.20220999.
[10]
GALEA N, POLIZZI G, GATTI M, et al. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) in restrictive cardiomyopathies[J]. Radiol Med, 2020, 125(11): 1072-1086. DOI: 10.1007/s11547-020-01287-8.
[11]
MOHAMED A A, ELMANCY L Y, ABULOLA S M, et al. Assessment of native myocardial T1 mapping for early detection of anthracycline-induced cardiotoxicity in patients with cancer: a systematic review and meta-analysis[J]. Cardiovasc Toxicol, 2024, 24(6): 563-575. DOI: 10.1007/s12012-024-09866-1.
[12]
BOTTINOR W, TRANKLE C R, HUNDLEY W G. The role of cardiovascular MRI in cardio-oncology[J]. Heart Fail Clin, 2021, 17(1): 121-133. DOI: 10.1016/j.hfc.2020.08.009.
[13]
国际心血管磁共振学会中国区委员会, 中国医疗保健国际交流促进会心血管磁共振分会. 心血管磁共振成像技术检查规范中国专家共识[J]. 中国医学影像技术, 2019, 35(2): 161-169. DOI: 10.13929/j.1003-3289.201810056.
Society of Cardiovascular Magnetic Resonance ChinaInternational Regional Committee, Cardiovascular Magnetic Resonance Branch of China International Exchange and Promotive Association for Medical and Health Care. Expert consensus on cardiovasular magnetic resonance imaging of China[J]. Chin J Med Imag Technol, 2019, 35(2): 161-169. DOI: 10.13929/j.1003-3289.201810056.
[14]
VÁZQUEZ-CALVO S, ROCA-LUQUE I, ALTHOFF T F. Management of ventricular arrhythmias in heart failure[J]. Curr Heart Fail Rep, 2023, 20(4): 237-253. DOI: 10.1007/s11897-023-00608-y.
[15]
CUI C, YIN G, LU M J, et al. Retrospective electrocardiography-gated real-time cardiac cine MRI at 3T: comparison with conventional segmented cine MRI[J]. Korean J Radiol, 2019, 20(1): 114-125. DOI: 10.3348/kjr.2018.0243.
[16]
VERMERSCH M, LONGÈRE B, COISNE A, et al. Compressed sensing real-time cine imaging for assessment of ventricular function, volumes and mass in clinical practice[J]. Eur Radiol, 2020, 30(1): 609-619. DOI: 10.1007/s00330-019-06341-2.
[17]
ROSENDAHL L, AHLANDER B M, BJÖRKLUND P G, et al. Image quality and myocardial scar size determined with magnetic resonance imaging in patients with permanent atrial fibrillation: a comparison of two imaging protocols[J]. Clin Physiol Funct Imaging, 2010, 30(2): 122-129. DOI: 10.1111/j.1475-097X.2009.00914.x.
[18]
KHONSARY S. Guyton and hall: textbook of medical physiology[J/OL]. Surg Neurol Int, 2017, 8(1): 275 [2025-08-07]. https://surgicalneurologyint.com/surgicalint-articles/guyton-and-hall-textbook-of-medical-physiology/. DOI: 10.4103/sni.sni_327_17.
[19]
BUSCH S A, BRUCE C D, SKOW R J, et al. Mechanisms of sympathetic regulation during apnea[J/OL]. Physiol Rep, 2019, 7(2): e13991 [2025-08-07]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30693670/. DOI: 10.14814/phy2.13991.
[20]
CROSS R, OLIVIERI L, O'BRIEN K, et al. Improved workflow for quantification of left ventricular volumes and mass using free-breathing motion corrected cine imaging[J/OL]. J Cardiovasc Magn Reson, 2016, 18: 10 [2025-08-07]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26915830/. DOI: 10.1186/s12968-016-0231-8.
[21]
BEIJNINK C W H, VAN DER HOEVEN N W, KONIJNENBERG L S F, et al. Cardiac MRI to visualize myocardial damage after ST-segment elevation myocardial infarction: a review of its histologic validation[J]. Radiology, 2021, 301(1): 4-18. DOI: 10.1148/radiol.2021204265.
[22]
LONGÈRE B, ALLARD P E, GKIZAS C V, et al. Compressed sensing real-time cine reduces CMR arrhythmia-related artifacts[J/OL]. J Clin Med, 2021, 10(15): 3274 [2025-08-07]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34362058/. DOI: 10.3390/jcm10153274.
[23]
KIDO T, KIDO T, NAKAMURA M, et al. Compressed sensing real-time cine cardiovascular magnetic resonance: accurate assessment of left ventricular function in a single-breath-hold[J/OL]. J Cardiovasc Magn Reson, 2016, 18(1): 50 [2025-08-07]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27553656/. DOI: 10.1186/s12968-016-0271-0.
[24]
LI Y Y, LIN L, WANG J, et al. Cardiac cine with compressed sensing real-time imaging and retrospective motion correction for free-breathing assessment of left ventricular function and strain in clinical practice[J]. Quant Imaging Med Surg, 2023, 13(4): 2262-2277. DOI: 10.21037/qims-22-596.
[25]
邓巧, 唐露, 伍希, 等. 探讨单次屏气压缩感知实时电影成像在磁共振心室功能及应变评估中的可行性[J]. 四川大学学报(医学版), 2022, 53(3): 497-503. DOI: 10.12182/20220560506.
DENG Q, TANG L, WU X, et al. Feasibility of single-breath-hold compressed sensing real-time cine imaging for assessment of ventricular function and left ventricular strain in cardiac magnetic resonance[J]. J Sichuan Univ Med Sci, 2022, 53(3): 497-503. DOI: 10.12182/20220560506.
[26]
李颜玉, 林路, 王健, 等. 压缩感知实时成像结合回顾性运动校正心脏磁共振电影序列对评估肺动脉高压患者右室功能及应变的应用价值[J]. 磁共振成像, 2022, 13(10): 114-120. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2022.10.017.
LI Y Y, LIN L, WANG J, et al. Application value of cardiac cine with compressed sensing real-time imaging and retrospective fully automated non-rigid motion correction for assessment of right ventricular function and strain in patients with pulmonary arterial hypertension[J]. Chin J Magn Reson Imag, 2022, 13(10): 114-120. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2022.10.017.
[27]
KRISHNAMOORTHY G, TOURAIS J, SMINK J, et al. Free-breathing 2D radial cine MRI with respiratory auto-calibrated motion correction (RAMCO)[J]. Magn Reson Med, 2023, 89(3): 977-989. DOI: 10.1002/mrm.29499.
[28]
MOUSSAVI A, MIßBACH S, SERRANO FERREL C, et al. Comparison of cine and real-time cardiac MRI in Rhesus macaques[J/OL]. Sci Rep, 2021, 11(1): 10713 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34021218/. DOI: 10.1038/s41598-021-90106-9.
[29]
KLEMENZ A C, REICHARDT L, GORODEZKY M, et al. Accelerated cardiac MRI with deep learning-based image reconstruction for cine imaging[J/OL]. Radiol Cardiothorac Imaging, 2024, 6(6): e230419 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39540821/. DOI: 10.1148/ryct.230419.
[30]
WEI R, CHEN J Y, LIANG B, et al. Real-time 3D MRI reconstruction from cine-MRI using unsupervised network in MRI-guided radiotherapy for liver cancer[J]. Med Phys, 2023, 50(6): 3584-3596. DOI: 10.1002/mp.16141.
[31]
YOON Y H, CHUN J, KISER K, et al. Inter-scanner super-resolution of 3D cine MRI using a transfer-learning network for MRgRT[J/OL]. Phys Med Biol, 2024, 69(11): 115038 [2025-08-08]. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38663411/. DOI: 10.1088/1361-6560/ad43ab.

上一篇 基于VASARI定量特征的颅内脑室外室管膜瘤病理分级及Ki-67表达预测研究
下一篇 基于双序列的可解释性机器学习模型术前预测浸润性乳腺癌luminal和非luminal分型的价值
  
诚聘英才 | 广告合作 | 免责声明 | 版权声明
联系电话:010-67113815
京ICP备19028836号-2