编者按
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分享团队：
所刊杂志：
Quantitative Imaging in Medicine and Surgery
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文章标题：
基于深度学习的重建：原发性直肠癌术前MRI检查的可靠性评估（
Deep Learning-Based Reconstruction: A Reliability Assessment in Preoperative MRI Examinations for Primary Rectal Cancer）
本研究比较了不同降噪水平下的深度学习重建（
DLR）与传统重建（ConR）方法对图像质量和诊断有效性的影响。客观评估显示，DLR在不延长扫描时间的情况下显著提升了图像质量，DLR-H效果最佳。对比噪声比（CNR）分析进一步突出DLR的优势。主观评估也表明，DLR-H和DLR-M图像质量更高，诊断信心更强，降噪效果和清晰度更优。主观与客观评价的一致性验证了这些发现。
在诊断效能方面，DLR图像与ConR图像表现相当，尽管T和N分期的准确性差异无统计学意义。研究表明，DLR，尤其是DLR-H和DLR-M，有助于提升诊断信心，特别是对于经验较少的放射科医生，可能提高临床效率。
总体而言，本研究证实了DLR在不增加扫描时间的情况下显著改善图像质量的潜力，使其成为临床实践中的有力工具。
（论著
中文信息由第一作者整理提供，欲览英文原文请扫描下方二维码）
冯威铭，硕士研究生。2021年毕业于南昌大学医学院玛丽女王学院临床医学(中) & 生物医学(英)。同年就读于上海交通大学医学院，影像医学与核医学专业，师从张欢教授。目前研究方向为磁共振新技术在原发性直肠癌术前检查中的应用。参与包括“基于多模态MRI定量分析及XGBoost建立预测进展期直肠癌新辅助治疗无反应及随访监测模型的研究”等课题。
张欢，上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科副主任，教授，博士生导师。主要学术研究方向为胃肠道疾病分子影像研究和人工智能在医学影像中的应用。长期从事影像医学的临床诊断和科研工作，在胃肠道影像诊断和研究领域积累了丰富的经验。在过去五年中，以第一或通讯作者身份发表了30余篇论著，其中SCI论文22篇，总影响因子达155分。主持了包括国家科技部重点研发项目子课题、国家自然科学基金面上项目、上海市科委项目在内的多项科研课题，总研究经费达637万元。目前学术兼职包括：中华医学会放射学分会腹部学组委员、中国医师协会放射医师分会消化影像专委会委员、中国抗癌协会胃癌专委会委员、上海生物医学工程学会放射医学工程专业委员会副主委、上海市社会医疗机构第三届影像医学分会副会长、上海市中西医结合学会医学影像专委会委员、上海抗癌协会胃肠专委会常委、上海放射学会腹部学组副组长。
排版编辑：
陈 童 AME Publishing Company
