Purpose: To assess the quality of four images obtained using single-breath-hold (SBH), single-shot fast spin-echo (SSFSE) and multiple-breath-hold (MBH) SSFSE with and without deep-learning based reconstruction (DLR) in patients with Crohn's disease.
Materials and methods: This study included 61 patients who underwent MR enterography (MRE) for Crohn's disease. The following images were compared: SBH-SSFSE with (SBH-DLR) and without (SBH-conventional reconstruction [CR]) DLR and MBH-SSFSE with (MBH-DLR) and without (MBH-CR) DLR. Two radiologists independently reviewed the overall image quality, artifacts, sharpness, and motion-related signal loss using a 5-point scale. Three inflammatory parameters were evaluated in the ileum, the terminal ileum, and the colon. Moreover, the presence of a spatial misalignment was evaluated. Signal-to-noise ratio (SNR) was calculated at two locations for each sequence.
Results: DLR significantly improved the image quality, artifacts, and sharpness of the SBH images. No significant differences in scores between MBH-CR and SBH-DLR were detected. SBH-DLR had the highest SNR (p < 0.001). The inter-reader agreement for inflammatory parameters was good to excellent (κ = 0.76-0.95) and the inter-sequence agreement was nearly perfect (κ = 0.92-0.94). Misalignment artifacts were observed more frequently in the MBH images than in the SBH images (p < 0.001).
Conclusion: SBH-DLR demonstrated equivalent quality and performance compared to MBH-CR. Furthermore, it can be acquired in less than half the time, without multiple BHs and reduce slice misalignments.
목적: 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(single-breath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다.
대상과 방법: 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다.
결과: SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76–0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92–0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001).
결론: SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.
Keywords: Crohn’s Disease; Deep Learning Reconstruction; Magnetic Resonance Imaging; T2-Weighted-Imaging.
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