RöKo 2024 – Beschleunigte Kardio-MRT mit Compressed SENSE und DL-basierter Rekonstruktion

RöKo 2024 – Beschleunigte Kardio-MRT mit Compressed SENSE und DL-basierter Rekonstruktion

Ein kombinierter Ansatz aus Compressed SENSE und Deep-Learning-basierter Bildrekonstruktion verkürzt die Scanzeit erheblich. Dabei kam es zu keinem subjektiv wahrgenommenen Verlust an Bildqualität und zu keiner relevanten Zunahme von Artefakten.

  • Datum:
    15.05.2024 0 Kommentare
  • Autor:
    mh/ktg
  • Sprecher:
    Konstantin Klein, Uniklinikum Köln, et al. (ePoster)
  • Quelle:
    RöKo 2024

Konstantin Klein, Uniklinikum Köln, und Kolleg:innen haben einen Deep-Learning-Algorithmus in Kombination mit compressed SENSE (CS) qualitativ evaluiert.

Zielsetzung war die Beschleunigung kardialer balanced steady-state free precision (bSSFP) MRT-Sequenzen. Es handelt sich um einen neuen CNN-basierten (convolutional neural network) Algorithmus, der an der Uniklinik Köln noch nicht im regulären klinischen Einsatz ist.

Test mit verschiedenen Beschleunigungsstufen und Denoising-Levels

In ihrer prospektiven Studie untersuchten Klein et al. 30 gesunde Probanden im 3T-Scanner. Akquiriert wurden CINE bSSFP breath-hold Sequenzen für die Kurzachse, den Zweikammer-, Dreikammer- und Vierkammerblick.

Jede Sequenz wurde mit vier verschiedenen Compressed SENSE Faktoren gefahren. Die Bildrekonstruktion erfolgte mit drei aufsteigenden Denoising-Levels (medium, strong und complete).

Zwei Radiolog:innen bewerteten unabhängig voneinander die Bildqualität und das Vorhandensein von Artefakten für jede Beschleunigungsstufe bzw. jedes Denoising-Level.

Ergebnisse – Scanzeit halbiert bei guter Kompensation im Post-Processing

Verglichen mit den klinisch etablierten Sequenzen ließ sich die Scanzeit reduzieren:

  • Kurzachse um 57%
  • Zweikammerblick um 43%
  • Dreikammerblick um 29%
  • Vierkammerblick um 56%

Für alle vier Sequenzen zusammen ergab sich eine Reduktion der Scanzeit von 136 auf 61 Sekunden. Das DL-basierte Post-Processing konnte den Verlust an Bildqualität bei höheren Compressed-SENSE-Stufen nahezu vollständig kompensieren.

Die DL-basierte Rekonstruktion bei beschleunigter Bildgebung führte zu keinem signifikanten Anstieg der Artefakte.

Einschätzung – Guter Bildeindruck

„Der Bildeindruck ist sehr gut“, erläuterte Klein bei der Vorstellung seines Posters beim Röntgenkongress, „aber wenn man die KI zu hoch fährt, kann das Bild verschwommen wirken.“ Bei mittlerer Stufe ergebe sich immer noch eine Reduktion der Scanzeit von 136 auf etwa 70 Sekunden.

Fazit

Der kombinierte Ansatz aus Compressed SENSE und Deep-Learning-basierter Bildrekonstruktion verkürzt die Scanzeit erheblich ohne einen signifikanten Verlust an Bildqualität oder eine relevante Zunahme von Artefakten.

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