本文介绍了微信公众号“AME科研时间”的特色专栏“AME作者面对面”，聚焦上海交通大学医学院附属瑞金医院张欢团队发表在AME旗下杂志的论著。该论著围绕基于深度学习的重建在原发性直肠癌术前MRI检查中的应用展开，分析了DLR与传统重建方法的效果对比，并介绍了团队成员及通讯作者的相关信息。
编者按： 微信公众号 “AME科研时间” 精心打造了特色专栏 “AME 作者面对面”。在这个专栏里，编辑部独具慧眼，挑选出发表在 AME 旗下杂志的优秀论著。编辑部诚挚地邀请相关作者对研究亮点进行总结，与广大医学同行分享他们的研究成果。其目的在于进一步促进医学领域同行之间的交流，推动医学研究不断向前发展和进步。
分享团队：
上海交通大学医学院附属瑞金医院的张欢团队在医学研究领域一直有着卓越的表现。此次他们带来的研究成果备受关注。
所刊杂志：
文章标题：
他们发表的文章标题为《基于深度学习的重建：原发性直肠癌术前 MRI 检查的可靠性评估（Deep Learning – Based Reconstruction: A Reliability Assessment in Preoperative MRI Examinations for Primary Rectal Cancer）》。
内容亮点
在这项研究中，研究团队对不同降噪水平下的深度学习重建（DLR）方法与传统重建（ConR）方法进行了细致的比较。他们着重研究了这两种方法对图像质量以及诊断有效性产生的影响。从客观评估的结果来看，DLR 展现出了显著的优势。它能够在不延长扫描时间的情况下，大幅提升图像的质量。其中，DLR – H 的效果尤为突出。通过对比噪声比（CNR）分析，进一步凸显了 DLR 的优势所在。而主观评估的结果同样令人惊喜，DLR – H 和 DLR – M 的图像不仅质量更高，还能让医生在诊断时更有信心，其降噪效果和清晰度也更为出色。主观与客观评价结果的一致性，有力地验证了这些发现。
在诊断效能方面，DLR 图像和 ConR 图像的表现不相上下。尽管在 T 和 N 分期的准确性方面，两者的差异没有统计学意义。但是研究表明，DLR，尤其是 DLR – H 和 DLR – M，能够有效地提升医生的诊断信心。特别是对于那些经验相对较少的放射科医生来说，DLR 可能会显著提高临床诊断的效率。
总体而言，本研究充分证实了 DLR 在临床应用中的巨大潜力。它能够在不增加扫描时间的前提下，显著改善图像质量，这使得 DLR 成为临床实践中一个非常有力的工具。
DeepSeek 回答精选（仅供参考）
冯威铭是团队中的硕士研究生。他在 2021 年毕业于南昌大学医学院玛丽女王学院，所学专业为临床医学(中) & 生物医学(英)。同年，他进入上海交通大学医学院，攻读影像医学与核医学专业，师从张欢教授。目前，他的研究方向聚焦于磁共振新技术在原发性直肠癌术前检查中的应用。他还积极参与了包括 “基于多模态 MRI 定量分析及 XGBoost 建立预测进展期直肠癌新辅助治疗无反应及随访监测模型的研究” 等课题。
通讯作者：张欢
张欢是上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科副主任，同时也是教授和博士生导师。他的主要学术研究方向集中在胃肠道疾病分子影像研究以及人工智能在医学影像中的应用。他长期投身于影像医学的临床诊断和科研工作，在胃肠道影像诊断和研究领域积累了丰富的经验。在过去五年中，他以第一或通讯作者的身份发表了 30 余篇论著，其中 SCI 论文有 22 篇，总影响因子达到了 155 分。他还主持了包括国家科技部重点研发项目子课题、国家自然科学基金面上项目、上海市科委项目在内的多项科研课题，总研究经费高达 637 万元。目前，他担任着多项学术兼职，包括中华医学会放射学分会腹部学组委员、中国医师协会放射医师分会消化影像专委会委员、中国抗癌协会胃癌专委会委员、上海生物医学工程学会放射医学工程专业委员会副主委、上海市社会医疗机构第三届影像医学分会副会长、上海市中西医结合学会医学影像专委会委员、上海抗癌协会胃肠专委会常委、上海放射学会腹部学组副组长。
本文围绕“AME作者面对面”专栏，介绍了上海交通大学医学院附属瑞金医院张欢团队关于原发性直肠癌术前MRI检查中DLR与传统重建方法对比的研究。研究显示DLR在不增加扫描时间下能提升图像质量、增强诊断信心，对临床实践有重要意义，同时还介绍了团队成员及通讯作者的科研背景和成就。
