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磁共振检查如何既保证高质量图像，又缩短检查时间，满足患者和临床需求？华山医院放射科陈爽教授团队最新人工智能深度学习研究成果发表于国际影像学期刊顶刊Radiology。

磁共振成像（MRI）作为常规影像检查项目之一，具有无创、对比参数多、组织分辨率高和图像清晰等优点，广泛应用于全身肿瘤、神经系统疾病、心脑血管疾病和骨骼肌肉等疾病的诊断和早期筛查检查。随着医疗水平的提高，临床和患者检查需求量不断提升，如何既保证图像高质量，又缩短检查时间，满足患者和临床需求，是放射科临床工作追求的目标之一。

依托复旦大学附属华山医院强大的学科平台和丰富的科研经验，华山医院放射科陈爽教授团队创新性引入深度学习Deep Learning技术，通过前瞻性实验设计，开展了深度学习技术在缩短关节扫描时间并同时提高图像质量的一系列研究，最新研究成果以“Prospective Comparison of Standard and Deep Learning– reconstructed Turbo Spin-Echo MRI of the Shoulder（《深度学习重建MR序列提高肩关节扫描速度的前瞻性研究》）”为题，发表在国际影像学期刊顶刊Radiology（《放射学》，IF=19.6）。

该研究利用Deep Learning 重建的TSE技术（WIP1093 of VE11E），利用卷积神经网络完成了1000多例数据库的训练，能够分辨出哪些是有用的信号，哪些是噪声，使得MRI设备需要采集的数据量减少，扫描速度明显加快，同时图像的清晰度超过了传统的磁共振检查，因此图像的诊断效能得到相应的提升。研究纳入135例肩关节MRI检查，利用人工智能深度学习技术将肩关节MRI检查时间从15分26秒缩减到4分48秒，缩短量达到69%。综上，该研究成果能在保证图像质量的同时又能显著缩短磁共振检查时间，满足了患者和临床的需求，本研究也是利用人工智能技术解决临床医疗实际需求的成功案例。

复旦大学附属华山医院为通讯单位，放射科谢玉雪博士和陶虹月副主任医师为共同第一作者，放射科陈爽教授为通讯作者。陈爽教授本人及团队主要从事骨肌系统影像诊断及与运动医学影像方面的研究工作，陈爽教授以第一/通讯作者在国际权威期刊发表50余篇高质量SCI论文，共主持骨肌系统及运动医学影像相关的国自然科研项目6项。

陈爽，主任医师，教授，博士生导师，复旦大学附属华山医院放射科副主任，宝山院区副院长，中华放射学会肌骨专业委员会副组长，第四届中国医师协会肌骨专业委员会副组长，上海市放射学会委员兼秘书，第十届上海放射学会骨关节学组组长，中华医学会医学工程学分会常委，中国医师协会临床工程师分会常委，上海市医学会临床医学工程分会主任委员，上海医师协会临床工程师分会副会长，国家自然科学基金评委。

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