基于压缩感知的3D CS-SPACE序列在肩锁关节损伤诊断中的应用价值

摘要

目的：探讨三维可变翻转角快速自旋回波（sampling perfection with application optimized contrast using different flip angle evolution,SPACE）序列联合压缩感知（compressed sensing,CS）技术在肩锁关节损伤诊断中的应用价值。方法：前瞻性地纳入2023年5月—2024年2月在南京医科大学第一附属医院就诊的有肩部外伤史、临床怀疑肩锁关节损伤的患者34例，对患者分别进行常规二维（two-dimension,2D）磁共振序列和基于CS的3D CS-SPACE序列扫描。分别在两组图像上测量肱二头肌长头腱和肱骨骨髓腔的信号强度和标准差，并计算出信噪比（signal to noise ratio,SNR）、对比噪声比（contrast to noise ratio,CNR）;3位医生分别通过两组图像评估肩锁关节的损伤情况并给出其诊断信心评级。比较两组图像骨髓腔、肱二头肌长头腱的SNR、CNR以及诊断信心评级；分别分析3位医生在常规2D图像中的诊断一致性和3D CS-SPACE图像中的诊断一致性，最后评估两组图像之间的诊断一致性。结果：图像质量的客观评价中，3D CS-SPACE图像的SNR和CNR均明显优于常规2D图像；两组图像诊断信心的评级，2位医生的3D CS-SPACE图像评级明显高于常规2D图像，1位医生评级差异无统计学意义；3位医生在常规2D图像和3D CS-SPACE图像上对肩锁关节损伤的评估均具有较高的一致性（κ均>0.6），两组图像对肩锁关节的损伤评估具有较高的一致性（κ均>0.6）。结论：对于肩锁关节损伤的诊断，3D CS-SPACE图像与常规2D图像具有较高的一致性，且3D CS-SPACE序列能够在缩短扫描时间的同时获得更好的图像质量。

关键词

磁共振 / 压缩感知 / 肩锁关节 / 损伤 / 诊断