深度学习驱动的压缩感知与超分辨率重建技术提升垂体微腺瘤高分辨率动态增强MRI诊断效能

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《European Radiology》：Evaluation of high-resolution pituitary dynamic contrast-enhanced MRI using deep learning–based compressed sensing and super-resolution reconstruction

【字体：大中小】 时间：2025年04月14日 来源：European Radiology 4.7

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　　为解决传统动态对比增强磁共振成像(DCE MRI)分辨率不足导致的垂体微腺瘤高假阴性率问题，研究人员开展了一项前瞻性研究，评估深度学习压缩感知与超分辨率(DLCS-SR)重建技术的应用价值。结果显示，1.5-mm DLCS-SR图像诊断一致性(κ=0.746–0.848)和微腺瘤识别AUC(0.89–0.94)显著优于常规方法(p<0.001)，为临床精准诊断提供了革新性解决方案。

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　　这项开创性研究探索了如何通过深度学习赋能的压缩感知与超分辨率重建(DLCS-SR)技术突破传统动态对比增强磁共振成像(DCE MRI)的物理极限。科研团队对126例疑似垂体微腺瘤

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患者进行前瞻性研究，巧妙地从单次扫描中衍生出四组图像：采用DLCS-SR处理的1.5毫米薄层图像(1.5-mm DLCS-SR)、仅用压缩感知的1.5毫米图像(1.5-mm DLCS)、常规1.5毫米图像以及3毫米DLCS-SR图像。

诊断标准融合了实验室检查、临床症状、病史追踪及既往影像资料，由两位影像专家进行盲。统计结果显示，1.5-mm DLCS-SR组展现出惊人的诊断一致性(κ=0.746–0.848)，犹如给影像医生装上了"分子显微镜"，其微腺瘤识别能力(AUC 0.89–0.94)较传统方法提升显著(p<0.001)。特别值得注意的是，单纯的压缩感知技术(1.5-mm DLCS)虽有一定改善(AUC 0.83–0.87)，但叠加超分辨率重建后才真正实现了质的飞跃。

这项研究犹如为垂体微腺瘤诊断安装了一台"时空望远镜"，通过DLCS-SR技术同时突破空间分辨率与时间分辨率的限制。1.5毫米超薄层厚结合超高平面分辨率的技术路线，使原本可能被漏诊的毫米级病灶无所遁形。其临床意义不仅在于提升诊断准确率，更重要的是为内分泌失调患者争取到宝贵的早期干预时机，堪称医学影像领域的一项里程碑式突破。

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