中国复旦大学中山医院的研究团队在北美放射学会（RSNA）期刊《放射学：心胸成像》上发表了一项新研究，展示了AI增强MRI技术在心脏成像领域的应用突破。该研究利用深度学习增强的压缩感知（AI-CS）技术，实现了单次心跳成像，能捕获整个心动周期，为心律失常患者提供了更精准的诊断方案。

心脏MRI是评估左心室功能的标准方法，但传统电影序列要求患者多次屏住呼吸，对心律失常患者构成挑战。主要研究者、复旦大学中山医院放射科主管放射技师张楠（硕士）表示：“对于严重心律失常的患者，屏住呼吸尤其具有挑战性，通常会导致图像质量受损、检查失败或评估不准确。”AI-CS单次心跳电影序列通过仅用两次心跳捕获整个心动周期，缩短了屏气时间，减少了心律失常对图像质量的影响。

研究团队评估了AI-CS在25名健康志愿者和45名疑似心律失常患者中的应用。结果显示，与常规电影序列相比，AI-CS单次心跳电影显示出更好的图像质量，误触发事件和运动伪影更少，特别是在心律失常参与者中。张楠指出：“AI-CS序列有效避免了常规电影中常见的由误触发引起的心脏运动伪影，还显示出更短的平均采集时间，同时提供了改进的图像质量，特别是在心内膜边界、心外膜边界、乳头肌和心脏运动的可视化方面。”

AI-CS在双心室容积和左心室质量测量方面与常规电影表现出一致性，在常规电影失败时，其提供的射血分数与超声心动图值相当。研究中，AI-CS单次心跳电影序列的成功率达100%，而常规序列为88%。张楠补充：“AI-CS框架为临床环境中的心脏MRI检查提供了一个有前景的替代方案，其中长采集时间仍然是一个主要挑战。进一步优化AI-CS框架，特别是在图像对比度和伪影减少方面，将增强其在常规临床实践中的适用性。”

这项AI-CS心脏MRI技术的研究，为改善心律失常患者的诊断和治疗提供了新途径，有望在全球医疗实践中推广，提升心脏成像的效率和准确性。