Deep Learning-based Accelerated MR Cholangiopancreatography without Fully-sampled Data

要約

この研究の目的は、3T および 0.55T での深層学習ベース (DL) 再構成を使用して、MR 胆管膵管造影 (MRCP) の取得を加速することでした。
合計 35 人の健康なボランティアが、磁場強度 3T および 0.55T で従来の 2 倍加速 MRCP スキャンを受けました。
教師あり (SV) と自己教師あり (SSV) の 2 つの異なるトレーニング戦略を使用し、3T で取得された遡及的に 6 倍アンダーサンプリングされたデータを使用して DL 再構成をトレーニングしました。
次に、指標としてピーク信号対雑音比 (PSNR) と構造類似性 (SSIM) に焦点を当て、標準技術であるパラレル イメージング (PI) と圧縮センシング (CS) に対して DL 再構成を評価しました。
また、前向きに加速された取得で DL 再構成をテストし、場の強度を 3T から 0.55T に変更したときの堅牢性を評価しました。
DL 再構成により、3T/0.55T での MRCP の平均取得時間が 599/542 秒から 255/180 秒に短縮されることが実証されました。
遡及的アンダーサンプリングと前向きアンダーサンプリングの両方において、DL 再構成の PSNR と SSIM は、PI と CS の PSNR と SSIM よりも高かった。
同時に、DL 再構成により、肝胆管の鮮明さや可視性など、アンダーサンプリングされたデータの画質が維持されました。
さらに、どちらの DL アプローチも 0.55T で高品質の再構成を生成しました。
要約すると、高度に加速された MRCP 用にトレーニングされた DL 再構成により、従来の収集の画質を維持しながら、3T/0.55T で収集時間を 2.4/3.0 分の 1 に短縮することができました。

要約(オリジナル)

The purpose of this study was to accelerate MR cholangiopancreatography (MRCP) acquisitions using deep learning-based (DL) reconstruction at 3T and 0.55T. A total of 35 healthy volunteers underwent conventional two-fold accelerated MRCP scans at field strengths of 3T and 0.55T. We trained DL reconstructions using two different training strategies, supervised (SV) and self-supervised (SSV), with retrospectively six-fold undersampled data obtained at 3T. We then evaluated the DL reconstructions against standard techniques, parallel imaging (PI) and compressed sensing (CS), focusing on peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM) as metrics. We also tested DL reconstructions with prospectively accelerated acquisitions and evaluated their robustness when changing fields strengths from 3T to 0.55T. DL reconstructions demonstrated a reduction in average acquisition time from 599/542 to 255/180 seconds for MRCP at 3T/0.55T. In both retrospective and prospective undersampling, PSNR and SSIM of DL reconstructions were higher than those of PI and CS. At the same time, DL reconstructions preserved the image quality of undersampled data, including sharpness and the visibility of hepatobiliary ducts. In addition, both DL approaches produced high-quality reconstructions at 0.55T. In summary, DL reconstructions trained for highly accelerated MRCP enabled a reduction in acquisition time by a factor of 2.4/3.0 at 3T/0.55T while maintaining the image quality of conventional acquisitions.

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