心脏磁共振自由呼吸运动校正人工智能电影序列在心力衰竭患者中的临床应用

冉玲平，黄璐，严祥虎，赵赟，杨朝霞，周舒畅，夏黎明

作者单位 华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科，武汉 430030

0 引言

心力衰竭是多种心血管疾病的终末期表现，具有较高的患病率和发病率[1-2]。心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）成像在各类心脏疾病的诊断中发挥着重要作用，可以准确、全面地评估心脏形态和功能[3]，常用于心衰的诊断及功能评估[4]。传统的屏气平衡稳态自由进动（balanced steady state free precession, bSSFP）电影序列被认为是CMR 中用于心室容积和功能评估的常规方法[5-6]。然而，它需要多次屏气来进行扫描，以避免呼吸运动导致图像伪影，尤其是大多数心力衰竭患者很难配合多次长时间的屏气，经常导致电影图像伪影很重或患者难以坚持完成完整的检查。因此，以自由呼吸状态下加速采集技术完成CMR电影扫描对心衰患者非常有益。

虽然以往的加速采集技术，比如压缩感知（compressed sensing, CS）、实时（real-time）电影成像等[7-10]，采集时间短于常规电影，能明显缩短屏气时间或实现自由呼吸状态下扫描，但部分研究显示图像质量相较于常规电影会有所降低[11-13]。近年来，人工智能（artificial intelligence, AI）技术在加速MRI 方面展现出了优于传统重建方法的优势，具有更快的重建速度[14-17]。最近的发展趋势表明，AI在心脏电影图像重建方面具有巨大潜力，可以减少扫描时间和/或提高图像质量[18-20]。然而，当前大部分AI 用于CMR电影成像的技术需要在屏气状态下实现[21-22]。本研究应用了一种新的带有运动校正的自由呼吸（free-breathing with motion correction, FB-MOCO）AI电影成像技术，该技术可以在自由呼吸状态下完成CMR 电影扫描，同时利用AI重建和运动校正方法对图像进行校正，以消除呼吸运动对图像质量的影响。本研究旨在评价FB-MOCO AI 电影技术的图像质量、双心室容积和功能参数，并与常规bSSFP 屏气电影序列进行比较，以探讨其在心力衰竭患者CMR 检查中应用的可行性。

1 材料与方法

1.1 一般资料

本研究遵守《赫尔辛基宣言》，获得华中科技大学同济医学院附属同济医院伦理委员会批准（批准文号：2020 伦审字S155 号），所有患者检查前签署知情同意书。前瞻性连续纳入2022 年8 月至2023 年5 月期间来我院进行CMR 检查的心力衰竭患者。纳入标准：临床诊断心力衰竭患者，左心室射血分数（left ventricular ejection fraction, LVEF）＜50%。排除标准：（1）未成功完成常规屏气电影和FB-MOCO AI电影序列CMR 检查；（2）图像质量较差，难以满足临床诊断要求。

1.2 图像扫描

所有CMR 扫描均在3 T MR 扫描仪（uMR 790,United Imaging Healthcare，上海，中国）上进行，使用专用的24通道心脏线圈。首先进行常规bSSFP屏气电影序列的扫描，随后扫描层面位置相匹配的FB-MOCO AI 电影序列，两个序列均扫描从基底部到心尖9 个连续的短轴层面，以覆盖整个心室，每一层均有25 个期相的图像。FB-MOCO AI电影序列由联影公司（中国，上海）提供并直接安装在MRI 扫描仪上，该序列使用bSSFP 序列欠采样模式在自由呼吸状态下采集，通过使用AI 进行重建，MOCO 方法进行运动校正。扫描序列的详细成像参数见表1。

1.3 图像分析

所有的定性和定量图像分析均由两名分别具有2 年和8 年CMR 诊断经验的放射科住院医师和主治医师独立进行。采用5分法评分量表[23-24]对短轴图像的整体图像质量进行评估：1 分，非诊断性，无临床意义；2 分，差，有明显的运动相关伪影或图像失真，但具有部分诊断意义；3 分，中等，有中度运动相关伪影或图像失真，但能充分识别心室轮廓；4 分，良好，轻度运动相关伪影或图像失真；5 分，优，无或轻微运动相关伪影或图像失真。图1 为图像质量5 分法评分示意图。

图1 图像质量5分法评分示意图。图1A～1E分别代表1～5分。Fig.1 Illustration of the 5-point scoring method for image quality.1A-1E show 1-5 point, respectively.

使用软件CVI42，v.5.3（Circle Cardiovascular Imaging,Calgary, Canada）进行定量功能分析，人工智能自动识别心室腔容积最大的期相为舒张末期，心室腔容积最小的期相为收缩末期，自动识别勾画舒张末期和收缩末期的左心室（left ventricle, LV）心内膜和心外膜轮廓以及右心室（right ventricle, RV）心内膜轮廓，分别由两名医师逐层查看，轮廓识别不准确时进行人工调整。心室腔容积包含心内膜肌小梁和心室乳头肌。然后计算双心室容积和功能参数，包括舒张末期容积（end-diastolic volume, EDV）、收缩末期容积（end-systolic volume, ESV）、每搏输出量（stroke volume, SV）、射血分数（ejection fraction, EF）和左心室舒张末期质量（LV end-diastolic mass, LVEDM）。

1.4 统计学分析

使用SPSS 25.0 软件进行统计学分析。连续数据描述为平均值±标准差或中位数（P25，P75）。在进行统计分析前，对两名放射科医师的图像质量评分和定量参数进行平均分析。Shapiro-Wilk 检验用于检验数据的正态分布。采用配对样本t检验来评估两种序列之间正态分布定量数据的差异。对非正态分布的定量数据和定性评分数据采用配对Wilcoxon 符号秩检验。采用Pearson（正态分布）或 Spearman（非正态分布）相关分析评估两种序列间定量参数的相关性。通过Bland-Altman 分析来评估从不同序列中获得的定量参数的一致性。分别采用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）和加权Kappa评估测量的定量参数和评分数据的观察者间一致性。ICC 一致性评价标准：＜0.50 为一致性较差，0.50～0.75 为 一 致 性 中 等，＞0.75～0.90 为 一 致 性 较好，＞0.90 为一致性很好。加权Kappa 一致性评价标准：≤0.20 为 一 致 性 较 差，＞0.20～0.40 为 一 致 性 一般，＞0.40～0.60为一致性中等，＞0.60～0.80为一致性较好，＞0.80为一致性好。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 患者基本情况

本研究最终纳入了29 例心力衰竭患者，男18 例，女11 例，年龄17～75（42±16）岁，身高（166.2±10.5）cm，体质量（67.7±15.2） kg，体质量指数（24.3±4.0） kg/m2，体表面积（1.8±0.2） m2，体表面积计算公式为：0.006 1×身高（cm）＋0.012 4×体质量（kg）-0.009 9[25]，心率77±12 次/分，氨基末端脑钠肽前体569.0（108.5,1 536.5） pg/mL，高 敏 心 肌 肌 钙 蛋 白I 22.5（10.5,110.4） pg/mL，肌酸激酶93.0（46.5, 150.0） U/L，超敏C 反应蛋白2.4（0.9, 5.1） mg/L。心衰患者的临床诊断包括8 例扩张型心肌病、5 例高血压心脏病、3 例肥厚型心肌病、3例心肌梗死、3例心肌炎、1例心肌淀粉样变性、1例心肌致密化不全和5例其他心血管疾病，患者临床症状表现为胸痛、胸闷、气促、呼吸困难、双下肢水肿等，CMR 表现包括心脏扩大、心功能减低、二尖瓣/主动脉瓣关闭不全、心包积液等。

2.2 扫描时间和图像质量评分

FB-MOCO AI 电影序列的总扫描时间[（14.3±1.9） s]比常规屏气电影[（79.2±11.4） s]明显缩短（t=36.063，P＜0.001）。FB-MOCO AI 电影[（4.4±0.5）分]的总体图像质量评分与常规屏气电影[（4.3±0.7）分]相当，差异无统计学意义（Z=-0.949，P=0.343）。除1 例患者的常规屏气电影图像有明显的伪影，两名医师都评为2分外，其余患者两个电影序列图像两位医师的评分均≥3。其中，常规屏气电影评5 分的14 例（48.3%）、4分12例（41.4%）、3分2例（6.9%）、2分1例（3.4%），FB-MOCO AI电影图像评5分的13例（44.9%）、4 分15 例（51.7%）、3 分1 例（3.4%）、2 分0 例（0.0%）。图2 为两种电影序列的图像质量评分分布情况。图3 为一名扩张型心肌病患者两种电影序列的代表性图像。

图2 图像质量评分的分布情况（患者的百分比）。FB-MOCO AI：自由呼吸运动校正人工智能。Fig.2 Distribution of image quality scores (percentage of patients).FB-MOCO AI: free-breathing with motion correction artificial intelligence.

图3 男，34 岁，扩张型心肌病患者。3A～3C 分别为常规屏气电影的基底段、中间段和心尖段舒张末期短轴电影图像；3D～3F为FB-MOCO AI电影的相应层面。两位观察者对两个序列的图像质量评分均为优（5 分）。FB-MOCO AI：自由呼吸运动校正人工智能。Fig.3 Representative images of a 34 years old male patient diagnosed with dilated cardiomyopathy.3A-3C show end-diastolic short-axis cine images of the basal, middle, and apical segment acquired by conventional breath-hold cine; 3D-3F are the corresponding slice acquired by FB-MOCO AI cine.Both observers rated image quality from two sequences as excellent (score, 5).FB-MOCO AI: free-breathing with motion correction artificial intelligence.

2.3 图像质量评分和定量参数测量的观察者间一致性

常规屏气电影和FB-MOCO AI 电影的图像质量观察者间一致性较好（加权Kappa 分别为0.816、0.757，P值均＜0.001）。ICC 分析测量定量参数的观察者间一致性显示，所有一致性均很好（ICC 均＞0.900）（P值均＜0.001）（表2）。

2.4 定量参数分析

双心室定量参数的比较见表3。两种序列间所有测量的双心室容积和功能参数以及LVEDM 差异均无统计学意义（P值均＞0.05）。此外，在相关性分析中，所有测量值在FB-MOCO AI 电影序列与常规屏气电影之间都有强相关性（r值均≥0.94，P值均＜0.001）（表3）。Bland-Altman 分析显示，FB-MOCO AI 电影序列和常规屏气电影之间的所有CMR 定量参数平均差异均接近零，且变异范围很小，一致性高（图4）。

图4 FB-MOCO AI电影与常规屏气电影在双心室容积、功能参数及LVEDM 测量的差异的Bland-Altman图。实线代表差值（FB-MOCO AI 电影-常规屏气电影）的平均值；虚线表示一致性界限（平均差值±1.96SD）。FB-MOCO AI电影：自由呼吸运动校正人工智能电影；LVEDV：左心室舒张末期容积；LVESV：左心室收缩末期容积；LVSV：左心室每搏输出量；LVEF：左心室射血分数；LVEDM：左心室舒张末期质量；RVEDV：右心室舒张末期容积；RVESV：右心室收缩末期容积；RVSV：右心室每搏输出量；RVEF：右心室射血分数。Fig.4 Bland-Altman plots of the differences in biventricular volume, functional parameters and LVEDM measurements between FB-MOCO AI cine and conventional breath-hold cine imaging.Solid lines represent the mean value of the differences (FB-MOCO AI cine-conventional breath-hold cine); dashed lines show the limits of agreement (mean difference±1.96 standard deviation).FB-MOCO AI: free-breathing with motion correction artificial intelligence; LVEDV: left ventricular end-diastolic volume; LVESV: left ventricular end-systolic volume; LVSV: left ventricular stroke volume; LVEF: left ventricular ejection fraction; LVEDM: left ventricular end-diastolic mass; RVEDV: rightventricular end-diastolic volume; RVESV: right ventricular end-systolic volume; RVSV: right ventricular stroke volume; RVEF: right ventricular ejection fraction.

表3 两个序列测量的定量参数比较及相关性分析Tab.3 Comparison and correlation analysis of measured quantitative parameters between the two sequences

3 讨论

本研究探讨了用于加速成像的FB-MOCO AI 电影技术在评估心衰患者双心室容积和功能中的应用价值，FB-MOCO AI 电影序列可以在自由呼吸状态下完成扫描，并且总扫描时间明显短于常规屏气电影序列。FB-MOCO AI 序列测量的双心室功能参数与常规屏气电影序列无明显差异，表明该序列应用于临床有可行性。在临床实践中，FB-MOCO AI 序列可以提高患者的配合度，减少呼吸运动伪影，这对心衰患者非常有益。

3.1 FB-MOCO AI 电影序列缩短扫描时间、提高图像质量

人工智能方法在用于CMR 方面越来越有前景，包括快速重建欠采样的MRI k 空间数据[26-28]，以保持或提高临床诊断图像质量，同时缩短扫描时间。ZUCKER 等[23]将高度加速的自由呼吸CMR 序列结合深度学习（deep learning, DL）重建，评估其图像质量，研究结果表明与用于心室容积测量的常规bSSFP序列相比，深度学习重建的图像质量略低，但重建速度明显加快，因此可以显著缩短CMR 电影序列的采集时间。SANDINO 等[29]提出了一种新的结合并行成像和基于DL 的重建框架，使用高度加速的二维电影CMR 序列和基于模型的DL 重建，直接从稀疏采样的k 空间数据中迭代重建出CMR bSSFP 图像，结果表明在健康成人志愿者中，该方法可以比并行成像和压缩感知更好地显示图像质量和左心室容积。GHODRATI 等[30]提出了一种用于自由呼吸电影MRI中呼吸运动补偿的深度神经网络并在志愿者和患者数据中进行验证，该研究表明运动校正后的自由呼吸电影序列图像质量与常规的电影序列间无显著差异。

以往的电影序列自由呼吸采集加速技术多应用于儿童[31-33]。本研究中将FB-MOCO AI 电影序列应用于心衰患者，使患者在自由呼吸状态下完成扫描，节省了反复屏气的时间，并且使用AI 快速重建欠采样的k 空间数据，因此扫描时间明显缩短，同时使用运动校正消除了呼吸运动伪影，从而提高了图像质量，使其图像质量能与传统屏气电影相媲美或者更优。心衰患者心功能低下，部分患者伴有呼吸困难，在CMR 检查过程中很难配合多次反复的屏气来完成传统的电影序列扫描，并且在扫描后期，大多数患者的屏气质量会降低，导致图像中出现运动伪影，影响诊断及功能评估。在临床应用中，FB-MOCO AI电影可以节省训练患者屏气的时间，减轻扫描时的屏气负担，大大缩短扫描时间，提高患者检查时的合作性和舒适度。随着患者整体扫描时间的缩短，可以减少操作者误差，进一步增加MRI 扫描仪扫描的患者数量，有利于提高医院的成本效益。

3.2 FB-MOCO AI电影序列评估心室容积和功能

以往的一些研究将自由呼吸深度学习技术应用于心脏电影成像，研究结果显示在成人患者和儿童中测量的心室容积和功能参数与常规bSSFP 电影有很强的一致性[23,34-35]，这与本研究结果是一致的。在本研究中测量的心室容积和功能定量参数在两种序列间只有微小差异，但差异不具有统计学意义，而且除LVEDM 外，其余参数的平均差异值均小于一个单位。虽然本研究中两次电影扫描都定位在相同匹配层面的短轴位置，但扫描过程中的呼吸条件稍有不同，常规的屏气电影是在呼气末屏气状态采集的，而FB-MOCO AI 电影是在自由呼吸状态下采集的，因此实际扫描层面受呼吸运动影响会略有一点偏差。LVEDM 在两个序列间的差异相对稍大，可能原因是部分患者的图像中心肌与肺或肝脏等外周结构的对比较低，导致左心室心外膜轮廓勾画不准确[36]。在临床实践中这些微小差异在可接受范围内，基本上不影响诊断以及心室容积和功能的评价。因此，对于不能忍受或配合多次呼吸的心衰患者，FB-MOCO AI电影有潜力作为传统多次屏气电影的替代，用于评估心衰患者的心室容积和功能。

3.3 局限性

本研究存在以下局限性：（1）样本量小，因为本研究是该技术的初步临床应用，只纳入了单中心的29例心衰患者，尚未对不同心率和心律失常患者的心功能参数做分组分析，未来需要纳入更大的样本量以进一步分为亚组进行分析研究。此外，还需要进行多中心验证，以消除潜在的选择偏差；（2）本研究仅采集了FB-MOCO AI序列的短轴图像，今后计划将该技术应用于长轴电影图像的扫描，从而进一步缩短患者的整体扫描时间。尽管如此，本研究仍足以验证所提出的FB-MOCO AI电影序列在临床应用中的潜力。

4 结论

综上所述，本研究证明了自由呼吸、运动校正AI电影序列在心衰患者中应用的可行性，与常规的多次屏气电影序列相比，它提供了相当的图像质量、心室容积和功能指标，扫描时间明显更短。显示了该序列作为一种简化扫描过程的临床应用替代方法的潜力，特别是对于很难忍受多次屏气或/和长时间检查的心衰患者。

作者利益冲突声明：全体作者均声明无利益冲突。

作者贡献声明：夏黎明选题并设计了本研究方案，对稿件的重要内容进行了修改；冉玲平起草和撰写稿件，获取、分析和解释本研究的数据；黄璐、严祥虎、赵赟、杨朝霞、周舒畅获取、分析或解释本研究数据，对稿件的部分内容进行了修改；夏黎明、周舒畅获得了国家自然科学基金项目的资助。全体作者都同意发表最后的修改稿，同意对本研究的所有方面负责，确保本研究的准确性和诚信。