Optimalizace MR v zobrazení prostaty
Optimization of prostate MR imaging
dizertační práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/210124Identifikátory
SIS: 269907
Kolekce
- Kvalifikační práce [5017]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Malíková, Hana
Mechl, Marek
Fakulta / součást
1. lékařská fakulta
Obor
Zobrazovací metody v lékařství
Katedra / ústav / klinika
Radiodiagnostická klinika 1. LF UK a VFN
Datum obhajoby
11. 6. 2026
Nakladatel
Univerzita Karlova, 1. lékařská fakultaJazyk
Čeština
Známka
Prospěl/a
Klíčová slova (česky)
magnetická rezonance, prostata, karcinom screening, T2 vážené zobrazení, urychleníKlíčová slova (anglicky)
magnetic resonance imaging, prostate, cancer, screening, T2 weighted imaging, acceleration5 Abstrakt Účel. Rekonstrukce založená na hlubokém učení (DLR) zlepšuje kvalitu snímků z magnetické rezonance (MR), což umožňuje rychlejší náběr dat. Cílem této studie bylo porovnat kvalitu obrazu standardních a akcelerovaných T2 vážených turbo-spin-echových (TSE) snímků prostaty rekonstruovaných s a bez použití DLR a najít souvislosti mezi vnímanou kvalitou obrazu a vypočítanými obrazovými charakteristikami. Metodika. V kohortě 47 prospektivně zařazených po sobě jdoucích pacientů odeslaných na biparametrické MR (bpMR) zobrazení prostaty byly na 3T skeneru pořízeny dvě akvizice T2-TSE v rovině transverzální - standardní T2-TSE sekvence a krátká sekvence akcelerovaná faktorem dva při použití komprimovaného snímání (CS). Snímky byly rekonstruovány s a bez použití DLR v režimu super-rozlišení. Kvalita obrazu byla hodnocena v šesti doménách. Byl změřen poměr signálu a šumu (SNR) a ostrost obrazu. Výsledky. Průměrná doba akvizice byla 281±23 s pro standardní a 140±12 s pro krátkou akvizici (p <0,0001). Snímky s DLR měly vyšší ostrost ve srovnání se snímky bez DLR (p <0,001). Krátké akvizice s a bez DLR měly nižší SNR než standardní akvizice s a bez DLR (p <0,001). Vnímaná kvalita obrazu krátkých akvizic s DLR byla hodnocena lépe ve všech kategoriích ve srovnání se standardní sekvencí (p <0,001 až p =0,004)....
6 Abstract Purpose. Deep-learning-based reconstruction (DLR) improves the quality of magnetic resonance (MR) images which allows faster acquisitions. The aim of this study was to compare the image quality of standard and accelerated T2 weighted turbo-spin-echo (TSE) images of the prostate reconstructed with and without DLR and to find associations between perceived image quality and calculated image characteristics. Methods. In a cohort of 47 prospectively enrolled consecutive patients referred for bi- parametric prostate MR (bpMR), two T2-TSE acquisitions in the transverse plane were acquired on a 3T scanner - a standard T2-TSE sequence and a short sequence accelerated by a factor of two using compressed sensing (CS). The images were reconstructed with and without DLR in super-resolution mode. The image quality was rated in six domains. Signal- to-noise ratio (SNR), and image sharpness were measured. Results. The mean acquisition time was 281±23 s for the standard and 140±12 s for the short acquisition (p <0.0001). DLR images had higher sharpness compared to non-DLR (p <0.001). Short and short-DLR had lower SNR than the standard and standard-DLR (p <0.001). The perceived image quality of short-DLR was rated better in all categories compared to the standard sequence (p <0.001 to p =0.004). All domains of...
