Axial (bSSFP AI-denoised)

Xem toàn màn hình

MRI•Axial (bSSFP AI-denoised)•1 / 30

Ca bệnhTái tạo khử nhiễu bằng AI (MRI tim)

Tái tạo khử nhiễu bằng AI (MRI tim)

Nguồn gốc

Radiopaedia

Dữ liệu bệnh nhân

Tuổi35

Giới tínhM

Bệnh sử lâm sàng

Bệnh nhân nhập viện 8 tháng trước vì đau ngực cấp và tăng troponin. Bệnh động mạch vành đã được loại trừ thông qua chụp thông tim. Kết quả MRI tim sau đó phù hợp với viêm cơ tim cấp (acute myocarditis). Các triệu chứng kém dung nạp khi vận động nhẹ vẫn còn tồn tại. Hiện tại bệnh nhân quay lại để chụp MRI tim theo dõi.

Chẩn đoán & Phát hiện

Chú giải chưa gắn khảo sát

THẢO LUẬN: Đây là một trường hợp chụp MRI tim ở một bệnh nhân đã biết bị viêm cơ tim (myocarditis) được khử nhiễu bằng AI.

Hình ảnh ngấm thuốc gadolinium muộn (late gadolinium enhancement) dạng mảng ở cơ tim và ngấm thuốc rõ rệt ở vùng dưới thượng tâm mạc vẫn còn tồn tại, cùng với các giá trị bản đồ T1 (T1 mapping) bất thường tương ứng (không hiển thị) sau tám tháng, cũng như các triệu chứng nhẹ kéo dài, ủng hộ chẩn đoán viêm cơ tim mạn tính (chronic myocarditis) hơn là viêm cơ tim đã hồi phục hoàn toàn.

Điều này cũng được mô tả là một chỉ số tiên lượng xấu hoặc không thuận lợi trong trường hợp không có phù cơ tim (myocardial edema).

Dữ liệu gốc, bao gồm các chuỗi xung cine tim tiêu chuẩn, STIR và hồi phục đảo ngược (inversion recovery), đã được khử nhiễu bằng mô hình mạng thần kinh tích chập (CNN) loại U-net dựa trên học sâu (SwiftMR) với mức độ giảm nhiễu đáng kể.

Sự giảm nhiễu hình ảnh tốt nhất có thể được quan sát thấy trong các chuỗi xung STIR và hồi phục đảo ngược được sử dụng để đánh giá ngấm thuốc muộn (late enhancement), trong khi các chuỗi xung cine chỉ trở nên sắc nét hơn một chút.

Tuy nhiên, việc áp dụng khử nhiễu AI kết hợp với điều chỉnh thích hợp các thông số hình ảnh có thể cho phép tăng tốc độ thu nhận hình ảnh trong khi vẫn duy trì được chất lượng hình ảnh.

Nguồn: Benjamin Kalender và Eduard Reger

Chẩn đoán

Tái tạo khử nhiễu bằng AI (AI denoised reconstructions) (MRI tim)

Chẩn đoán phân biệt

1.Viêm cơ tim mạn tính
2.Viêm cơ tim đã hồi phục
3.Nhồi máu cơ tim

Điểm giảng dạy

“Hình ảnh ngấm thuốc gadolinium muộn (LGE) dưới thượng tâm mạc kéo dài và giá trị bản đồ T1 bất thường sau 8 tháng gợi ý viêm cơ tim mạn tính hoạt động thay vì viêm cơ tim đã lành.”
“Sự hiện diện của LGE mà không có phù nề cơ tim được coi là một chỉ số tiên lượng xấu trong viêm cơ tim.”
“Việc khử nhiễu bằng AI sử dụng các mô hình học sâu (ví dụ: mạng thần kinh tích chập U-net) có thể giảm nhiễu hình ảnh đáng kể, đặc biệt trong các chuỗi STIR và hồi phục đảo ngược, có khả năng cho phép thu nhận hình ảnh nhanh hơn.”

Thảo luận

Trường hợp này minh họa tính hữu ích của việc khử nhiễu bằng AI trong MRI tim để theo dõi bệnh nhân bị viêm cơ tim. Bệnh nhân ban đầu nhập viện với đau ngực cấp và tăng troponin, các phát hiện trên MRI phù hợp với viêm cơ tim cấp. Tại lần tái khám sau 8 tháng, sự tồn tại của hình ảnh ngấm thuốc gadolinium muộn (LGE) dạng mảng dưới thượng tâm mạc sống động, cùng với các giá trị bản đồ T1 bất thường và các triệu chứng nhẹ, hỗ trợ chẩn đoán viêm cơ tim mạn tính. Mô hình LGE kéo dài này trong trường hợp không có phù nề có liên quan đến tiên lượng không thuận lợi. Về mặt kỹ thuật, trường hợp này làm nổi bật việc ứng dụng mạng thần kinh tích chập (CNN) U-net dựa trên học sâu để khử nhiễu các chuỗi xung cine tim tiêu chuẩn, STIR và hồi phục đảo ngược. Quá trình khử nhiễu đã cải thiện chất lượng hình ảnh đáng kể, đặc biệt là trong các chuỗi STIR và hồi phục đảo ngược được sử dụng để đánh giá LGE, trong khi các chuỗi cine chỉ trở nên sắc nét hơn một chút. Công nghệ này có thể cho phép tăng tốc độ thu nhận hình ảnh trong khi vẫn duy trì chất lượng chẩn đoán.