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目的 深度學(xué)習(xí)具有端對端的預(yù)測能力，能夠加速醫(yī)學(xué)圖像的后處理，但是目前尚缺乏比較不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心臟磁共振定量圖像自動化分析性能差異的研究。因此本研究旨在探究不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否具有自動化心臟定量圖像分析的能力并比較其性能。方法 本研究收集了155名健康志愿者的MOLLI、SASHA T1定量圖像和T2-prep bSSFP T2定量圖像，分別對AlexNet、GoogLeNet、ResNet和DenseNet進(jìn)行訓(xùn)練，使這些網(wǎng)絡(luò)能夠直接從T1和T2定量圖像中預(yù)測左心室全局（左心室心肌和左心室血液）與局部（室間隔和AHA節(jié)段）T1和T2定量結(jié)果，并對其性能進(jìn)行比較。結(jié)果 4種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均能直接從心臟磁共振定量圖像中預(yù)測全心和局部心肌的T1和T2,具有自動化分析的能力。不同的網(wǎng)絡(luò)對T1和T2的預(yù)測性能存在差異，同時(shí)對序列也敏感。在3個(gè)數(shù)據(jù)集中，DenseNet對于MOLLI和SASHA T1定量圖像的預(yù)測誤差為17 ms±60 ms,對于T2定量圖像的預(yù)測誤差約2 ms,具有最好的性能。GoogLeNet性能優(yōu)于AlexNet和ResNet。結(jié)論 本研究實(shí)驗(yàn)證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動化分析心臟磁共振定量圖像，不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在性能差異，本研究可為心臟磁共振圖像自動化分析技術(shù)提供支持，為醫(yī)生等提供一種快速的圖像分析方法。