在颅内肿瘤诊疗过程中，对比增强MRI扫描是常用的影像学评估手段。临床上颅脑MRI增强首选T1WI序列，通过给予含钆对比剂（gadolinium-based contrast agent, GBCA），GBCA与局部组织中的氢质子发生磁性相互作用，主要引起T1值缩短，与周围组织的信号强度（signal intensity, SI）形成对比。液体衰减反转恢复（fluid-attenuated
inversion recovery, FLAIR）能有效抑制脑脊液信号和背景脑组织信号，从而凸显异常长T2信号灶。FLAIR因反转时间较长而具有一定的T1效应，在注射GBCA后病灶在T2 FLAIR上也可出现强化。增强T2 FLAIR能显示在增强T1WI图像上被脑表面血管信号遮掩的强化，所以以往大部分研究者的关注点集中于脑膜病变和脑转移病变。近年来不断有研究报道增强T2 FLAIR在血脑屏障、血软脑膜屏障、血脑脊液屏障、血眼屏障、血迷路屏障及淋巴系统损伤相关疾病的检出、鉴别诊断方面具有一定优势。但目前增强T2 FLAIR尚未广泛应用于临床，原因包括：（1）增强T2 FLAIR适用的疾病谱尚未完全阐明；（2）增强T2 FLAIR的规范扫描参数尚未确定；（3）增加MRI检查时间等。
广西医科大学附属柳州市人民医院放射科，柳州市分子影像重点实验室，广西临床疾病生物技术研究重点实验室肖运平教授团队针对增强T2 FLAIR序列的技术特点、正常影像表现以及在颅内肿瘤影像诊断中的应用现状、最新进展进行综述，为增强T2 FLAIR技术规范及颅内肿瘤的MRI检查序列选择、鉴别诊断、影像组学研究等提供参考。
该项目受到柳州市科技计划项目(2022CAC0208)广西壮族自治区卫生健康委员会自筹经费课题(Z-B20221364)的资助。
DOI：
10.12015/issn.1674-8034.2024.04.034
】
（作者：
梁泓中，郭睿，肖运平
）
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肖运平
，主任医师，广西医科大学附属柳州市人民医院副院长，广西医科大学兼职教授。
专业特长：
主要从事神经、腹部疾病影像诊断相关研究。
社会兼职：
海峡两岸医药卫生交流协会放射专业委员会委员，中国医师协会放射医师分会法律维权学组委员，中国研究型医院学会神经影像与神经再生学组委员，广西医学会放射学分会副主任委员，广西抗癌协会肿瘤影像专委会常委，广西中西医结合学会医学影像学专业委员会常委，柳州市医学会放射学分会主任委员。
获得成果/奖项：
以第一作者/通讯作者发表学术论文40余篇，副主编著作1部，参编著作2部。主持或参与的科研课题获省级科技进步二、三等奖各1次，省级卫生适宜技术推广奖一等奖1次、二等奖1次、三等奖2次，市级科技进步三等奖2次。
梁丹
张默
马素文
卢洁
【磁共振成像
2023
年
11
期】
目的
探讨通过应用深度学习重建（
deep learning reconstruction,
DL-Recon
）算法提高颅脑
MRI
图像质量，实现在
MRI
临床实践中减少对比剂
——
钆喷酸葡胺（
Gd-diethylenetriamine
pentametric acid, Gd-DTPA
）使用剂量
...
出版日期：
2023
年
11
月
2.
多模态
MRI
脑肿瘤图像分割方法研究进展
孙康康
陈伟
李奇轩
孙佳伟
焦竹青
倪昕晔
【磁共振成像
2023
年
11
期】
MRI
是一种非侵入性多模态成像方法，广泛应用于脑肿瘤检测和诊断。多模态
MRI
脑肿瘤图像分割对脑肿瘤的诊断和治疗具有重要意义。目前大部分分割工作还是由医生手动完成，效率低且主观性强，因此寻求一种高效准确的脑
...
出版日期：
2023
年
11
月
3.
基于多序列
MRI
的卷积神经网络预测胶质瘤
MGMT
启动子甲基化状态
陈晓华
张若弟
周云舒
刘世莉
王卓
张少茹
陈志强
【磁共振成像
2023
年
08
期】
目的
探讨基于多序列
MRI
的卷积神经网络模型预测脑胶质瘤
O6-
甲基鸟嘌呤
-DNA-
甲基转移酶（
O6-methylguanine-DNA
methyltransferase, MGMT
）启动子甲基化状态的价值。
材料与方法
回顾性分析宁夏医科大学总医院
2015...
出版日期：
2023
年
08
月
4.
基于循环生成对抗网络生成头颅磁共振
sDWI
图像的方法研究
夏亮
梁志鹏
张俊
【磁共振成像
2023
年
07
期】
目的
基于循环生成对抗网络（
cycle generative adversarial
network, CycleGAN
），利用非配对患者头颅磁共振图像数据实现水抑制
T2WI
图像和弥散加权成像（
diffusion weighted imaging, DWI
）图像之间的相互转换，并
...
出版日期：
2023
年
07
月
5.
基于磁共振多参数图像融合及
DenseNet
网络的脑胶质瘤
IDH
突变预测研究
胡振远
魏炜
胡文鐘
马梦航
李艳
吴旭莎
印弘
席一斌
【磁共振成像
2023
年
07
期】
目的
建立一个基于人工智能深度学习
DenseNet
网络和多模态融合技术的预测模型，实现对胶质瘤患者术前异柠檬酸脱氢酶（
isocitrate
dehydrogenase, IDH
）基因突变状态的高准确性预测。
材料与方法
回顾性分析空军军
...
出版日期：
2023
年
07
月
6.
影像组学和深度学习在脑膜瘤中的研究进展
杨慧敏
李文鑫
刘艳美
禹雯婧
王倩倩
姜兴岳
刘新疆
【磁共振成像
2023
年
06
期】
脑膜瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤之一，不同级别及亚型脑膜瘤的治疗方式存在差异，因此，脑膜瘤的早期诊断、分级及分型对全面、个体化诊疗方案的制订至关重要。影像组学和深度学习（
deep
learning, DL
）是
...
出版日期：
2023
年
06
月
7.
基于多模态
MRI
影像组学与深度学习的脑胶质瘤诊断及预后预测研究进展
魏焕焕
杨燕
付芳芳
高海燕
陈丽娟
吴亚平
白岩
余璇
王梅云
【磁共振成像
2023
年
05
期】
脑胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤，其病程进展快、预后差，组织病理学分类
/
分级和分子表型信息的不同导致了胶质瘤的多样性及难治性。磁共振波谱成像（
magnetic
resonance spectroscopy, MRS
）、磁共
...
出版日期：
2023
年
05
月
8.
基于多中心
MRI
的
3D-ResNet101
深度学习模型预测脑胶质瘤术前分级的研究
李大瑞
胡万均
刘光耀
甘铁军
马来阳
张静
【磁共振成像
2023
年
05
期】
目的
术前准确无创预测胶质瘤分级仍然具有挑战性。基于常规
T2WI
图像开发一种鲁棒性强的残差神经网络（
Residual Networks, ResNet
）深度学习模型以预测脑胶质瘤术前病理分级。
材料与方法
回顾性分析
919
例经病理证
...
出版日期：
2023
年
05
月
9.
深度学习重建法提高磁共振高分辨海马冠状位图像质量的比较研究
杨晶
李琼阁
吴涛
齐志刚
赵澄
卢洁
【磁共振成像
2023
年
05
期】
目的
探讨深度学习重建（
deep learning reconstruction,
DLR
）在提高高分辨率
T2
液体衰减反转恢复（
fluid-attenuated
inversion-recovery, FLAIR
）序列海马冠状位
MRI
图像质量中的作用。
材料与方法
前瞻性纳入
36
例
...
出版日期：
2023
年
05
月
10.
深度学习在颅脑体素内不相干运动磁共振成像质量中的应用
李琼阁
殷雅彦
赵澄
齐志刚
卢洁
【磁共振成像
2023
年
05
期】
目的
探讨深度学习（
deep learning, DL
）重建算法在加速体素内不相干运动（
intravoxel incoherent motion,
IVIM
）
MRI
中的应用价值。
材料与方法
基于
3.0 T MRI
系统，收集
40
例健康被试，对其分别进行基于
DL
重建的
...
出版日期：
2023
年
05
月
《磁共振成像》杂志创刊于2010年1月，为国内第一本医学磁共振专业期刊，为公开获取（OA）期刊，业务主管单位：国家卫生健康委员会。现为月刊，每月20日出版。《磁共振成像》杂志实行同行评议制度（双盲）和三审三校制度，刊发周期约180天。遵循国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）、世界医学协会（WMA）、国家新闻出版署、国家卫生健康委员会、
科技部
等国际社会团体、国内政府机构制定的医学伦理和出版伦理。办刊宗旨：坚持党的出版方针，反映磁共振成像基础研究与临床研究成果，促进我国磁共振成像事业发展，为提高医疗诊断质量、保障人民健康服务。办刊理念：办精品期刊、促学科发展、惠百姓健康，打造世界一流的磁共振媒体。杂志特色：特别注重多学科交叉合作与科研成果转化。注重内容的科学性、前沿性、实用性和原创性，重点报道磁共振成像相关的临床应用与基础研究。数据库收录：《磁共振成像》杂志入编《中文核心期刊要目总览》2020年版、2023年版，被评为中国科技核心期刊
(
2013-今)、中国科技论文统计源期刊
(
2013-今)、中国科学引文数据库
(
CSCD
)
核心库来源期刊（2021-2024年度）、中国精品科技期刊（2023-2026年）、中国科学引文数据库
(
CSCD
)
扩展库来源期刊
(
2013-2018年度
)
。同时，被国内知名数据库中国知网、万方数据、中华医学期刊全文数据库、中华医学期刊网、中国科学引文索引数据库、国家科技期刊开放平台、重庆维普
等数据库
收录；还被世界六大检索系统之一——美国《化学文摘》(CA
)
以及美国《剑桥科学文摘
(
自然科学)》(CSA)、美国《乌利希国际期刊指南》、日本科学技术振兴机构数据库、波兰《哥白尼索引》(IC
)
等数据库收录。
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