《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》：Respiratory Motion Management in Abdominal MRI: Revisiting the Gap Between Technical Advances and Clinical Translation
磁共振成像（MRI）固有的缓慢采集速度使其腹部成像对呼吸运动伪影高度敏感。自MRI发展早期，呼吸运动补偿技术的开发便一直是活跃的研究方向，该领域已取得显著进展。尽管取得诸多突破，但绝大多数技术并未应用于日常临床实践，当前临床腹部MRI采用的运动管理方法数十年来鲜有改变。这一现象揭示了该领域技术创新与临床转化之间存在显著鸿沟。本综述的核心动因正是源于此疑问：为何如此多的运动管理技术未被纳入常规临床工作流程？与传统聚焦于总结新兴方法的综述不同，本文采取了一种不同乃至相反的视角，探究那些技术上高度成熟创新为何与实际临床需求错位。具体而言，本文讨论了研究进展与临床实践间鸿沟背后的壁垒，阐明了腹部MRI有效呼吸运动管理的临床需求，并强调了与常规工作流程相关性更强的研究方向。综述首先概述呼吸运动对腹部MRI的临床影响，随后讨论标准腹部MRI序列及其运动敏感性。接着，研究人员总结了当前的临床策略与先进方法，以及阻碍其临床应用的壁垒。文章最后展望了未来方向，并从这一转化差距中提炼出更广泛的启示，旨在引导后续开发更好地实现临床整合。
引言
磁共振成像的数据采集具有顺序性，导致成像速度相对较慢，进而增加了对运动伪影的敏感性。因此，呼吸运动成为躯体MRI中图像质量下降的主要来源，尤其针对腹部脏器。为减轻运动伪影，当前临床常规腹部MRI通常要求患者执行一系列屏气动作，每次持续约10至15秒。屏气成像的一大实际挑战在于，许多患者尤其是儿童、老年人或病患，即使完成短时间的屏气也存在困难。若屏气失败，技师可能需要重复采集直至获得诊断级图像质量，或改用其他运动缓解策略，而这通常会延长扫描时间。在动态对比增强MRI（DCE-MRI）等应用中，由于对比剂通常仅注射一次，若在快速强化期（如动脉期）屏气失败，可能导致无法重新采集的运动伪影图像，此时放射科医师不得不解读存在运动伪影的图像。这些局限性自MRI发展早期便推动了大量研究，旨在开发允许患者在腹部MRI中正常呼吸的方法。例如，以“自由呼吸MRI”为关键词在PubMed检索可见过去几十年相关出版物快速增长，反映了该领域持续的关注度。许多研究确实在受控环境和概念验证实验中展示了前景广阔的解决方案。然而，尽管经历了数十年的技术创新，过去二十年间常规腹部MRI方案的运动管理几乎未发生变化，屏气仍是避免呼吸运动伪影的主导策略。这形成了一道“死亡之谷”，体现了呼吸运动管理技术进步与其实际临床影响之间的显著鸿沟。本综述的核心问题是：为何如此多的运动管理技术未被纳入常规临床工作流程？与传统主要总结新兴技术的综述不同，本文采取了一种不同乃至相反的视角，探究许多技术上高度成熟的创新为何无法用于日常临床实践，并与实际需求错位。具体而言，本文讨论了研究进展与常规临床实践间鸿沟背后的壁垒，阐明了腹部MRI有效呼吸运动管理的临床需求，并强调了与常规工作流程临床相关性更强的研究方向。本文首先概述呼吸运动对腹部MRI的临床影响，随后描述常规腹部成像使用的标准MRI序列并分析其运动敏感性，这些章节首先勾勒出运动管理技术应解决的实际问题。接着，研究人员总结了当前临床实践中使用的运动管理方法，描述了具有转化潜力的先进策略及其当前阻碍临床应用的因素。综述最后讨论了该领域的未来方向，并从呼吸运动管理的转化差距中提炼出更广泛的启示，旨在引导后续开发更好地实现临床整合。
腹部呼吸运动的挑战
腹部呼吸运动主要源于呼吸过程中的膈肌位移。吸气时，膈肌收缩使不同腹部脏器向下移动数厘米，呼气时则向上移动。重要的是，呼吸引起的位移在空间上并不均匀，不同器官在一个呼吸周期内的形变程度存在差异。呼吸运动同时沿头足方向和前后方向发生，且头足方向的位移通常大得多。呼吸运动的另一重要特征是呼吸模式的显著变异性，既存在于不同患者之间，也存在于同一患者的不同呼吸周期之间，且MRI检查期间常出现基线漂移。这些因素共同导致呼吸运动往往不规则且无周期性，即使同一器官内部也存在空间变异。因此，刚性运动模型通常不足以解释腹部运动的全部复杂性，这增加了腹部MRI运动管理的难度，限制了众多运动补偿技术的稳健性和普适性。
标准腹部MRI序列
要理解呼吸运动管理的挑战，首先需回顾腹部常规使用的序列，因为每种序列受呼吸运动的影响方式不同，不存在通用的单一运动管理技术。尽管临床方案存在差异，但大多数常规腹部MRI序列可分为三大类：（1）二维或三维快速自旋回波（FSE）T2加权成像；（2）单回波或多回波梯度回波（GRE）T1加权成像；（3）二维平面回波成像（EPI）。本章节总结这些标准临床序列，并针对序列特异性讨论其运动敏感性。
T2加权成像
临床腹部MRI常用三种主要类型的T2加权序列。第一种是二维单次激发FSE（SSFSE），它在单个长回波链内采集每一层图像。SSFSE通常采用部分傅里叶采集以缩短有效回波链长度，减少扫描时间并减轻T2相关空间模糊。SSFSE广泛用于腹部结构的快速评估及需要强T2加权的应用（如胰腺成像和富液组织成像）。由于每层在单个回波链（约500至800毫秒）内采集，SSFSE对帧内呼吸运动相对耐受，可根据临床需求在自由呼吸或屏气状态下进行。通常首选屏气，因为这能保证各层之间器官边界的一致性，这对胰腺等小结构的成像尤为重要。屏气SSFSE成像通常分为多个屏气段（拼接）以覆盖全成像体积，每个段采集一部分层面。然而，由于不同组层面的呼吸状态因屏气位置差异而不同，仍可能出现轻度的层间不一致，偶尔会有解剖覆盖范围重叠或间隙。尽管具有运动稳健性，SSFSE受限于长回波链导致的空间模糊，这限制了其可实现的 spatial 分辨率。
第二种是多段二维FSE，它分多个回波链（也称为段）采集每一层。与SSFSE相比，多段二维FSE可实现更高的空间分辨率和更少的T2模糊，代价是更长的扫描时间。由于最终图像由多段数据结合生成，各段间保持一致的呼吸状态十分重要。因此，多段二维FSE通常需要可靠的屏气或其他有效的呼吸管理策略。与SSFSE类似，多段二维FSE的数据采集也可分为多个拼接以缩短每次屏气时长，但因屏气位置变化可能导致轻度层间不一致，偶尔出现解剖覆盖范围重叠或间隙。
第三种是三维FSE，临床最常用于磁共振胰胆管造影（MRCP）。该序列允许延长回波链以实现强T2加权，用于成像胆道和胰管等充满液体的结构。三维FSE的主要优势是近乎各向同性的分辨率，支持多平面重组以改善微小导管解剖的可视化。然而，三维FSE比二维FSE所需扫描时间长得多，因此对呼吸运动高度敏感，使其在常规临床应用中必须依赖有效的运动补偿。
T1加权成像
腹部MRI的T1加权成像通常采用单回波或多回波GRE序列，用于四大主要应用场景。第一，标准脂肪抑制单回波三维GRE用于对比剂注射前和注射后的成像，即在多个强化期（通常分多次屏气）采集对比剂给药后的图像。这种多期相采集也称为动态对比增强MRI（DCE-MRI），是常规腹部MRI检测、勾画和定性局灶性病变的基石。
第二，双回波三维GRE用于采集两个回波时间的同相位和反相位图像，此时脂肪和水信号相加或抵消。该序列通常在单次屏气内采集，广泛用于组织定性，特别是识别肝脏微观脂肪。
第三，多回波三维GRE用于化学位移编码成像。该序列通常采集六个回波，以稳健估计质子密度脂肪分数（PDFF）和R2*，分别常规用于评估肝脏脂肪变性和铁过载。为使采集控制在单次屏气内，多回波三维GRE的空间分辨率通常低于单回波三维GRE，因为其重复时间（TR）更长。尽管如此，它对评估弥漫性肝病（如脂肪肝）具有重要临床价值，这类疾病通常对高空间分辨率要求较低。近期研究表明，从三维多回波GRE转为二维多回波GRE可能带来额外优势。
第四，磁共振弹性成像（MRE）在临床中也常采用基于二维GRE的采集方案，将运动编码梯度整合到序列中以编码由传播剪切波引起的组织位移，用于硬度估计。
平面回波成像
平面回波成像（EPI）是一种快速成像序列，广泛应用于腹部MRI。它最常以二维自旋回波为基础（SE-EPI）实施，常规用于扩散加权成像（DWI）。扩散编码施加双极梯度使信号对微观水分子运动敏感，抑制扩散不受限组织的信号，同时保留扩散受限组织（如肿瘤或炎症）的信号。由于扩散编码延长了序列时间，常规腹部DWI通常采用单次激发EPI（ss-EPI）以最大化效率。与SSFSE类似，ss-EPI在单个长读出（EPI回波链，约50至150毫秒）内采集每一层，这使得单个扩散加权图像对帧内呼吸运动相对耐受。
在实践中，腹部DWI需要多个b值、扩散方向，且常采用多次信号平均以保证足够的信噪比（SNR）。这些要求使得屏气难以实现，因此在许多机构中腹部DWI常在自由呼吸下进行，尽管部分场景也会考虑屏气和呼吸触发采集。对于自由呼吸DWI，单个扩散加权图像可能因高效数据采集而相对无运动伪影。然而，不同层面、b值、扩散方向和平均值对应的图像可能处于不同呼吸状态，导致层间不一致和图像间错位。这直接影响下游处理，包括不同扩散方向和平均值的合并，以及体素水平的表观扩散系数（ADC）图估计。目前尚无普遍认可的指导原则定义腹部DWI的最佳运动管理策略，不同机构的实施方案存在差异。本综述对DWI运动敏感性和运动管理的讨论主要基于广泛使用的自由呼吸、多平均值方法。此外，许多机构的MRE也采用SE-EPI。对于基于SE-EPI的MRE，通常需要屏气采集，因为硬度估计依赖于多个相位偏移下的图像采集，且这些测量间需保持一致的 motion 条件。MRE值得特别考量，因为同时存在基于GRE和SE-EPI的实现方案。GRE-MRE在临床实践中仍广泛使用，也是许多早期临床验证研究的基础。比较研究显示GRE和SE-EPI测量的肝脏硬度一致性良好。这些研究还报告了基于SE-EPI的MRE的几个实际优势，包括在对铁过载患者的稳健性更强，以及在某些临床场景中技术失败率更低。
腹部常规MRI序列的呼吸运动敏感性
呼吸运动对不同腹部MRI序列的影响因其采集策略而异。当前默认腹部MRI方案的一个共同特征是几乎所有序列都采用笛卡尔采样。是的，ss-EPI也可视为笛卡尔采样，尽管其有效轨迹可能偏离理想路径，且常需要校正。采用笛卡尔采样时，呼吸运动在三D成像和多段二维成像中通常表现为鬼影和空间模糊，而在自由呼吸的单次激发二维成像中则表现为层间不一致、图像间错位和运动平均模糊。二维和三维采集的运动敏感性存在显著差异。所有三维笛卡尔序列本质上都对呼吸运动敏感，因为完整的三维体积需在多个呼吸周期内采集。因此，即使是适度的呼吸运动也可能引入模糊和/或鬼影伪影，且呼吸位移越大，严重程度越高。这些挑战同时影响三维T1加权GRE和三维T2加权FSE，使得可靠屏气或替代性呼吸管理策略至关重要。呼吸运动还会导致多回波三维GRE中的脂肪/水分离误差，可能给定量测量带来偏倚。特别是R2估计对回波间的运动诱导信号不一致高度敏感。单次激发二维序列（如SSFSE和ss-EPI）在较短时间窗（如1秒内）内采集每一层，降低了帧内运动敏感性。但在自由呼吸时，层面会随多个呼吸周期顺序采集，每个层面处于不同的呼吸状态。这会导致层间错位。在自由呼吸DWI中，这些不一致因b值、扩散方向和平均值的对比度及信噪比差异而进一步复杂化，使得图像间错位成为主要局限，即使单个图像看似无运动伪影。除图像间配准偏差外，腹部DWI还对扩散编码期间的呼吸运动具有内在敏感性。强扩散敏感梯度使信号对呼吸和心血管运动引起的相位误差高度敏感，可能导致信号丢失、鬼影和定量偏倚。序列层面的方法（如梯度矩归零，例如M1和M2补偿）已被提出以减轻该效应，但会延长回波时间并需要额外优化，迄今为止临床采用有限。本综述聚焦采集和重建层面的呼吸运动管理，不详细讨论扩散编码运动补偿。相关考量同样适用于MRE，即使单个图像可能对帧内运动相对稳健，仍需各相位偏移间保持一致的呼吸状态以确保准确的硬度估计。相比之下，多段二维FSE对帧内和层间运动均敏感。段间运动破坏单层内的相位一致性，而层间变化则引入额外不一致。因此，多段序列通常需要可靠屏气或其他有效呼吸补偿策略。屏气失败可能导致严重的运动伪影。总之，运动敏感性的性质因序列而异。对于三维成像和多段二维成像，运动补偿策略应更侧重于减轻导致模糊和/或鬼影的帧内运动。对于单次激发二维成像，特别是自由呼吸DWI，主要局限来自层间不一致和图像间错位，对此类问题，稳健的图像对齐或基于配准的方法可能尤为有益。对于定量成像（如R2图和MRE），呼吸运动还可能通过破坏测量间的信号或相位一致性引入偏倚。除呼吸运动外，蠕动和心脏运动等其他来源也可能降低腹部MRI图像质量，即使呼吸运动已得到良好控制。这些效应通常具有序列和应用的依赖性。例如，在MRCP中，即使呼吸运动得到有效补偿，蠕动仍可能导致模糊。一般而言，这些运动来源较不可预测，也更难用传统呼吸运动管理策略纠正，可能限制某些临床场景下的图像质量。
腹部MRI经典呼吸运动管理方法：临床效用与局限性
本章节总结临床腹部MRI中常规使用的经典呼吸运动管理方法，包括屏气、加速采集、呼吸触发、运动平均采集和运动耐受采集，并讨论这些方法为何仍在临床中使用，同时强调其局限性。
屏气
屏气仍是临床腹部MRI中应用最广、最有效的避免呼吸运动伪影的方法。当患者能够屏气时，屏气成像简单、高效且稳健。但其主要局限是对患者依从性依赖极强，在屏气能力有限的患者中性能会下降。二维和三维采集对屏气的要求不同。在二维成像中，可采用前述拼接策略将采集分为多个屏气段。该方法每次屏气仅采集部分层面，因此减少了单次采集所需的屏气时长，代价是患者需要执行更多次屏气以覆盖整个成像体积。相比之下，三维成像中所有k空间样本都贡献于单个重建体积，这与多层二维采集（各层独立采集）不同。因此，三维数据集的采集需要一次连续的屏气，这通常比二维成像需要更长的屏气时间。为使此类屏气可行，可能需要在空间分辨率上做出妥协，尤其是对于多回波三维GRE等长TR序列。
加速采集
加速采集看似与运动管理不同，但实际上是减少运动伪影最有用的策略之一，几乎用于每一次腹部MRI检查。快速成像直接缩短了屏气时长，使患者更容易配合检查。即使在自由呼吸扫描中，更快的采集也有助于减少总扫描时间，从而降低呼吸漂移或周期间运动变异的可能性。加速成像还能缩短SSFSE和ss-EPI序列的回波链，进而减少T2/T2*模糊或几何畸变。早期可行性研究表明，高度加速采集可能允许在单次延长的屏气内完成快速三维FSE MRCP，提高扫描效率，不过此类方法尚未在常规实践中广泛应用。此外，成像速度的提升也可在不延长扫描时间的前提下换取更高的空间分辨率。临床腹部MRI常用的加速技术包括部分傅里叶成像、并行成像、压缩感知、同步多层成像以及近期的深度学习重建。所有这些方法通过最小化呼吸运动可能影响数据的采集时间窗，在运动管理中发挥关键作用。加速采集的关键局限在于，它主要通过缩短采集时间窗而非显式纠正运动来减轻运动，因此其性能仍受残余运动影响。此外，更高的加速因子可能导致信噪比降低、重建伪影增加，或依赖更复杂的重建算法，这可能限制其在临床实施中的稳健性。
基于外部或内部运动信号的呼吸触发
当患者无法完成可靠屏气时，呼吸触发提供了一种替代的运动管理策略。触发可通过外部设备（如呼吸波纹管）或内部运动代理（如基于图像的导航仪）实现。在正常呼吸期间，持续监测运动，仅当运动信号满足预定义条件（通常为接近呼气末）时才采集数据。这提高了所采集数据呼吸相位的一致性，从而有效减轻运动伪影。尽管有这些优势，呼吸触发存在重要局限。主要缺点是扫描效率降低，因为采集仅在呼吸周期的一小部分时间内进行，其余时间扫描仪处于空闲状态。由于呼吸模式的变化，扫描时长也可能变得不可预测。此外，触发通常不适用于DCE-MRI，因为后者需要快速成像以捕捉对比剂动态变化。在当前临床实践中，呼吸触发最常用于三维MRCP，其长扫描时间使得屏气难以实现。触发也被证明可改善腹部DWI的图像质量，但由于会延长扫描时间，临床实践中较少首选。
自由呼吸运动平均采集
运动平均采集通过重复数据采集并对所得图像求平均，是另一种简单但临床有用的运动缓解策略，适用于无法屏气的情况。由于呼吸运动在重复采集中存在差异，平均可有效减少结构化运动伪影，将其转化为空间模糊，这可能比明显的鬼影在临床上更易接受。总体而言，运动平均采集在多段二维FSE中的应用多于三维GRE。这是因为三维GRE常用于DCE-MRI，需要快速采集以捕捉对比剂强化。如前所述，运动平均采集常规用于DWI，其主要目的是提高信噪比，因为ss-EPI对帧内运动相对耐受。跨重复采集的平均也能抑制非相干（如不规则）呼吸运动，代价通常是运动诱导的模糊。
运动耐受采集
非笛卡尔采样已知比笛卡尔采样对运动更耐受，部分原因是k空间中心的重复采样引入了运动平均效应，并使运动诱导的相位误差分布更广泛。在临床腹部MRI中，径向采样和PROPELLER（周期性旋转重叠平行线增强重建）是两种最常用的运动耐受替代方案。径向采样通常采用stack-of-stars轨迹用于三维GRE，已被广泛证明是腹部MRI中无法屏气患者的运动耐受选择。PROPELLER FSE长期以来是二维笛卡尔多段FSE的运动耐受替代方案。与径向采样类似，PROPELLER的旋转叶片采集本质上减少了平面内运动伪影。尽管有这些优势且临床采用率在增加，径向采样和PROPELLER成像都存在重要局限。首先，它们是运动耐受而非无运动。两者都易出现运动诱导的图像模糊。其次，标准径向和PROPELLER采样的效率低于笛卡尔采集，通常需要更长的扫描时间才能满足奈奎斯特准则，除非采用高级加速方法。第三，径向采样特有的伪影（如星状伪影）仍是常规应用的显著顾虑，且这些伪影在非轴位方向应用时稳健性更低。
临床腹部MRI中屏气与自由呼吸的选择
在当前临床实践中，屏气与自由呼吸采集的选择主要取决于患者状况、序列需求和机构偏好。一般而言，三维FSE MRCP通常在自由呼吸下结合呼吸触发进行。虽然这会延长扫描时间，但MRCP并非每次腹部MRI都进行，仅用于需要专门胆道评估的患者。腹部DWI常在自由呼吸下进行，尽管部分机构也使用屏气和呼吸触发采集。二维SSFSE可根据诊断需求在自由呼吸或多次屏气下进行，但通常首选屏气采集以获得一致的层位置。标准三维笛卡尔GRE通常在单次屏气内进行，除非采用运动耐受替代方案（如stack-of-stars GRE）。对于多段二维FSE，增加拼接数是缩短单次屏气的实用策略，代价是更多次屏气和更长的总扫描时间。基于PROPELLER的T2 FSE通常仅用于无法完成可靠屏气的患者。在今日常规临床实践中，只要可行，屏气仍是首选——DWI和三维FSE除外，因为它快速、高效且能最大程度减少呼吸伪影。自由呼吸替代方案通常用于无法屏气的情况，且往往需要更长的扫描时间和/或更复杂的重建。一个潜在的例外是DCE-MRI，它可能成为首批向自由呼吸采集转变的临床应用之一，且没有扫描时间惩罚，因为无论采用何种采集策略，对比剂强化窗口都跨越数分钟。因此，自由呼吸DCE-MRI，特别是结合利用时间相关性的高级动态重建时，对临床转化可能越来越有吸引力。
腹部MRI先进呼吸运动管理方法：机遇与转化差距
本章节描述具有潜在临床价值但尚未在腹部MRI常规实践中广泛转化的长期及近期运动管理策略，包括基于配准的运动校正、运动分辨与运动加权重建、亚秒级超快采集成像以及基于深度学习的运动补偿。针对每种方法，讨论其机遇、临床相关性和当前限制临床转化的转化差距。
基于配准的运动校正与对齐
机遇：基于刚性或非刚性模型的配准校正是最广泛研究的策略之一。尽管在神经成像中非常有效（该领域运动主要为刚性），但由于腹部呼吸模式复杂、可变形且不规则，其在腹部MRI中的应用要困难得多，这限制了简单刚性运动模型的稳健性和普适性。尽管如此，可靠的精准非刚性图像配准有望使腹部MRI极大受益，特别是对于受层间不一致或图像间错位影响的应用（如SSFSE和自由呼吸DWI）。多项试点研究表明，基于配准的校正可减少自由呼吸肝脏DWI的不一致并改善图像质量，但这些方法尚未得到广泛验证和临床采用。
转化差距：总体而言，腹部MRI基于配准的运动校正进展缓慢，主要源于患者呼吸模式的显著变异性、可变形配准固有的易错性，以及非刚性运动估计的计算复杂性。对于DWI，还需考虑两个额外壁垒。首先，图像间错位不仅发生在不同层面或平均值之间，也发生在不同b值和扩散方向的图像之间，这些图像具有不同的对比度和信噪比，使形变估计更具挑战性。其次，DWI固有的低信噪比进一步增加了稳健图像配准的难度。此外，基于配准的运动校正性能在不同器官间也存在差异。例如，肾脏因位于腹膜后且周围有筋膜支撑，常表现出更接近刚性的运动。因此，呼吸诱导的肾脏运动相比其他器官的形变相对有限，且肾脏清晰的解剖边界进一步促进了图像配准。然而，当前临床实践中针对肾脏的MRI检查比其他腹部脏器少。因此，尽管基于配准的运动校正在概念上对腹部MRI很有吸引力，但在可靠用于临床实践之前仍需大量技术进步。
运动分辨与运动加权重建
机遇：如第4章所述，呼吸触发是腹部MRI中成熟的 motion 管理技术，但代价是扫描效率大幅降低。为解决这一局限，基于重建的方法被开发出来，以利用所有采集的k空间数据，实现近100%的成像效率。早期策略涉及将数据分类到不同运动相位以生成运动分辨图像，随后进行图像配准将这些图像合并为单个运动校正结果。但该方法受限于腹部MRI中精准图像配准的困难，以及运动分类图像的严重欠采样伪影。运动分辨重建通过跨多个呼吸状态联合重建图像解决了这些挑战。它利用呼吸的伪周期性，将在多个呼吸周期内采集的k空间数据分类为一组不同的呼吸状态。每个状态重建的图像帧内运动减少，并形成额外的呼吸维度。尽管每个运动状态都是欠采样的，但产生的呼吸维度提供了新的时间相关性，可利用压缩感知等高级重建方法减少欠采样伪影。这一概念在XD-GRASP（额外维度黄金角径向稀疏并行成像）MRI中得到演示，它利用黄金角径向采样和稀疏重建实现自由呼吸成像的运动分辨重建。运动分辨重建的实际实施需要一个呼吸代理来指导数据分类，可从自导航或外部设备提取。此外，每个运动状态在分类后应保持足够均匀的k空间覆盖，通常通过黄金角采样方案或其变体实现。在腹部MRI中，运动分辨重建主要用于自由呼吸三维GRE成像，涵盖DCE-MRI和PDFF/R2*定量，也有望成为呼吸触发的更高效替代方案用于三维FSE MRCP。基于自门控的相关方法也被探索，特别是用于定量MRI。运动加权重建也称为软门控，无需显式数据分类即可减轻运动伪影。它不是将数据解析为不同的运动状态，而是根据k空间样本的呼吸状态为其分配不同权重。例如，靠近呼气末采集的数据可赋予更高权重，而吸气期间受运动污染的数据则被降权。该方法不改变底层k空间采样轨迹，而是修改个体k空间测量在数据保真项中的贡献。因此，它可被解释为加权最小二乘公式，在不增加重建时间的情况下减少运动影响数据的作用，无需额外密度补偿。这种隐式运动补偿策略已被证明能有效减少运动伪影，且不会产生额外运动维度或大幅增加重建时间。
转化差距：尽管有这些优势，运动分辨和加权重建都面临若干实际局限。首先，它们依赖精准稳健的呼吸运动检测，这在腹部MRI中很难，特别是在DCE-MRI等存在动态对比变化的场景中。其次，运动分辨重建需要每个运动状态有足够的数据，这可能比屏气成像增加采集时间，限制了其在时间敏感型应用中的使用。第三，运动分辨重建中的额外呼吸维度增加了计算复杂性和重建时间，但产生的呼吸分辨图像通常不会为常规腹部MRI提供额外的诊断信息。最后，这两种方法通常依赖专用采集轨迹，与常规临床序列天然不兼容。因此，尽管这些基于重建的方法为处理呼吸运动提供了有前景的策略，但其广泛的临床转化迄今仍有限。
传感器引导的自由呼吸成像
机遇：许多运动补偿方法的共同局限是对精准呼吸运动信号的依赖，而这些信号在腹部MRI中往往难以获取。这一挑战近年来推动了非接触式传感器方法的发展，以改善运动监测，目前已有多种厂商集成方案可供临床评估，如PilotTone或Beat Sensor（西门子医疗）、VitalEye（飞利浦医疗）。这些技术无需患者特定配合即可提供呼吸轨迹，可用于运动门控或数据分类。这些运动传感器的关键优势是直接集成到MRI系统中，使其能够相对无缝地融入临床工作流程。
转化差距：尽管关注度不断提升，传感器引导的运动监测并不能直接实现运动补偿，必须与专用的校正算法结合。因此，现有运动补偿方法的许多局限仍然存在。此外，大多数现有传感器在每个时间点仅提供单一的全局呼吸信号，可能不足以捕捉不规则呼吸模式、空间异质性运动或基线漂移。再者，从这些传感器获得的运动信号通常不能直接使用，需要经过仔细预处理（如滤波）才能用于运动补偿。已发表的研究往往聚焦于下游运动补偿结果，而对稳健呼吸信号提取和预处理的重要性普遍认识不足。在实践中，这些额外处理步骤的需求可能降低稳健性并使临床实施复杂化。迄今为止，支持运动传感器在自由呼吸腹部MRI中实现广泛临床采用的证据有限，尽管研究报告中显示了有前景的结果。未来能够提供更丰富的空间运动信息和更稳健呼吸信号提取的传感器进展，可能会提高呼吸检测的准确性并促进更可靠的运动校正。
亚秒级超快采集成像
机遇：MRI对呼吸运动伪影敏感的一个根本原因是其成像速度相对较慢。如果能够以足够快的速度（如时间足迹小于1秒）采集图像，呼吸运动的影响就会降低，因为呼吸发生的时间尺度要长得多。事实上，单次激发序列正因为此原理对帧内运动本质更稳健。这一原则对二维成像很直接，但将其扩展到三维采集历史上更具挑战性。近期图像重建的进展表明，通过激进加速每个对比期并利用图像重建的时间相关性，可在不到1秒内采集完整个三维体积用于DCE-MRI。一个例子是GRASP-Pro（性能改进的GRASP），它将多线圈压缩感知与低秩子空间模型相结合，实现时间足迹小于1秒的连续自由呼吸DCE-MRI。每1秒采集一个三维体积减少了帧内运动伪影，也消除了对显式运动检测和补偿的需求。与运动分辨重建相比，该方法还能提高对不规则呼吸或整体运动的稳健性。虽然这一理念在腹部MRI中较新，但类似概念在心脏MRI中已被探索多年，实时无门控成像通过快速采集每个心相，已证明对心律失常患者有价值。相关概念也在其他应用中被探索。例如，近期提出的基于二维化学位移编码采集结合翻转角调制（FAM）的定量脂肪/水成像方法，在短的时间窗（通常小于1秒）内采集每一层，并以不同翻转角重复。与传统的多回波三维GRE相比，二维FAM可实现稳健的自由呼吸成像，且帧内运动极小，同时还能校正残余T1偏倚。
转化差距：亚秒级体积成像对自由呼吸DCE-MRI尤其有吸引力，因为可利用强时间相关性激进加速每个对比期。然而，仍存在若干实际挑战。首先，这些方法通常带来巨大的计算需求，特别是当需要高级迭代或基于模型的重建时。其次，大量重建的体积（如每秒或更快一个三维体积）需要自动识别临床相关的对比期。第三，亚秒级动态成像中时间分辨率的有效利用需要专门设计的轨迹（如黄金角旋转采样），类似于运动分辨重建。此外，亚秒级成像虽能有效减轻帧内运动，但不能消除帧间呼吸变异。这可能影响需要时间运动一致性的定量分析，尽管不太可能限制当前以图像解读为主的临床实践。将深度学习整合到重建和后处理中可能为应对这些壁垒提供有前景的解决方案。
基于深度学习的运动补偿
机遇：深度学习正越来越多地被用于各种医学成像应用，包括临床腹部MRI，且已成功部署以加速数据采集并改善图像质量。然而，深度学习专门用于腹部MRI运动补偿仍处于相对早期阶段。本章节讨论与运动管理相关的三类主要深度学习技术：（a）用于加速采集的深度学习重建；（b）基于深度学习的运动伪影抑制；（c）深度学习联合重建与运动补偿。基于深度学习的重建现已在临床广泛实施。通过实现更高加速并减少扫描时间，这些方法缩短了呼吸运动可能污染数据的采集时间窗。尽管不是直接的运矫正策略，扫描时间减少仍是最有效的减轻运动伪影的方法之一。除加速外，基于深度学习的运动伪影抑制已被探索作为一种后处理策略，以减少呼吸运动引起的模糊和鬼影。在该范式下，神经网络被训练以将运动污染的图像映射为伪影减少的输出，试点研究已显示出有前景的结果。更先进的方法将深度学习与图像重建和运动建模相结合，能够从欠采样数据中同时估计运动场/矢量和恢复运动校正后的图像。这些方法通常整合基于物理的约束和显式运动模型以提高性能。
转化差距：尽管前景广阔，但基于深度学习的运动伪影抑制方法主要是数据驱动的，并未显式纳入呼吸运动的物理机制。这引发了对不同患者和呼吸模式泛化能力的担忧，以及幻觉风险或无意中抑制细微病变的风险。因此，这些方法目前仍处于探索阶段。同样，尽管联合重建与运动补偿框架在概念上很有吸引力，但实际实施往往复杂。从高度欠采样数据中精准估计非刚性腹部运动本质上是困难的，特别是当图像对比度快速变化时。大多数研究局限于小数据集的概念验证，缺乏大规模验证以证明稳健性和可重复性。总体而言，深度学习在改善腹部MRI运动管理方面具有巨大潜力。但与现已常规使用的加速数据采集的深度学习重建不同，基于深度学习的运动补偿仍处于早期开发阶段。主要转化挑战包括跨异质性呼吸模式的稳健泛化、防止幻觉以及对复杂腹部运动的可靠建模。解决这些挑战将需要对不同患者队列进行大规模验证，这是实现常规临床整合的必要前提。
腹部MRI呼吸运动管理的未来方向
至此，读者应能清晰理解腹部MRI有效呼吸运动管理的临床需求，以及各类运动补偿技术与常规临床转化之间存在差距的原因。本章节总结序列特异性考量，并强调可能更好使技术开发与临床工作流程对齐的未来研究方向。
序列特异性考量与临床相关性
如第3章所述，腹部MRI序列对呼吸运动管理的需求差异显著。对于二维SSFSE和DWI，自由呼吸采集中对齐不同层面、校正图像间错位的可靠方法仍是主要的未满足需求。对于这两种序列，也需要更快的成像以缩短回波链，减少T2/T2模糊和几何畸变，并提高空间分辨率。对于DWI，改善跨b值、扩散方向和平均值的对齐可提高腹部DWI的可靠性，减少运动平均模糊，这对胰腺等小而运动敏感的结构尤为重要。近期一项研究中，深度学习被用于自动识别相对一致的扩散加权图像，并选择性地合并以进行平均。这种数据驱动的帧选择方法与传统平均所有重复相比，改善了图像质量并减少了运动诱导的模糊。对于多段二维和三维FSE序列，更快的成像可缩短屏气时长，减少对更多拼接数的需求。这也可能实现单次屏气三维FSE MRCP，同时保持与呼吸触发采集相当的图像质量。对于自由呼吸三维FSE，提高扫描效率的方法（如结合深度学习重建的运动分辨或运动加权重建）可能提供比呼吸触发或门控更一致的采集时间。此外，在某些应用（如MRCP）中，即使呼吸运动得到良好控制，蠕动等非呼吸运动仍可能进一步限制图像质量。对于三维GRE序列，DCE-MRI可能是首批从屏气转向自由呼吸采集的应用之一，因为它不一定带来扫描时间惩罚，因为无论采用何种采集策略，采集都必须覆盖完整的对比剂强化期。相比之下，对于多回波脂肪/水成像或钆塞酸二钠（Eovist/Primovist）肝胆期成像等其他三维GRE应用，由于扫描时间短，目前仍首选屏气。除非扫描时间能减少到与当前屏气方案匹配，否则自由呼吸方法可能仍仅限于无法完成可靠屏气的患者。呼吸运动对定量成像也有重要影响。运动诱导的不一致可能引入偏倚，降低PDFF、R2和肝脏硬度估计的重现性。这凸显了可靠定量评估需要运动一致的采集和重建策略。对于MRE，各相位偏移间一致的呼吸状态是准确硬度估计所必需的，当前临床实践中通常通过屏气采集实现。
自由呼吸技术临床转化的实际考量
基于这些考量，可识别出自由呼吸技术成为腹部MRI一线临床选择的五个实际需求。第一，与标准屏气方案相比，采集不应大幅延长总扫描时间，因为扫描效率仍是临床工作流程的主要约束。第二，图像重建应高效且延迟最小，以支持及时的质量评估和解读。第三，图像质量应与成功屏气成像达到的水平相当，以维持诊断信心。第四，方法应简单、稳健，且能在广泛的呼吸模式和患者中泛化，无需复杂的参数调整。第五，尽量减少对显式呼吸运动检测或复杂数据分类依赖的方法，可能在呼吸不规则情况下提高稳健性。如果这些需求未得到满足，自由呼吸技术很可能仍局限于无法屏气的患者。从这个角度看，第5章描述的许多先进运动补偿技术并未完全满足这些需求，这有助于解释技术发展为何与常规临床采用之间存在持续鸿沟。
屏气或自由呼吸采集的智能选择
如前所述，屏气采集通常是腹部MRI大多数序列的首选，自由呼吸替代方案仅在患者无法屏气时使用。然而在许多检查中，这一决策往往在数次屏气尝试失败后才做出，导致不必要的延误并降低工作流程效率。基于人工智能的智能扫描选择可在检查开始时指导技师选择合适的策略（屏气或自由呼吸）。这种智能分诊可纳入患者因素、同一受试者的既往影像甚至定位像中提取的特征，在减少重复采集、提高效率和一致性方面具有巨大潜力。
高级图像去噪
与加速成像类似，去噪也可通过缩短扫描、减少信号平均需求间接减少运动伪影。如第3章所述，DWI通常需要多次信号平均以确保足够的信噪比。由于这些平均值常在自由呼吸下采集，所得平均图像可能因不同呼吸状态下图像合并而出现模糊。因此，减少平均次数可降低此类模糊，但代价是信噪比降低。高级去噪，特别是自监督深度学习方法，提供了一种在允许更少平均次数的同时恢复信噪比的有前景途径。这类方法可改善DWI质量，特别是对小而运动敏感的结构，并可扩展到其他需要多次平均的序列。此外，联合图像重建与去噪可能为同时提高图像质量和扫描效率带来额外益处。
改进径向和PROPELLER成像
径向和PROPELLER采集均在腹部MRI中展现了巨大的临床价值，能够实现自由呼吸成像。然而，由于成像效率较低、扫描时间较长、保持图像质量一致性的挑战以及轨迹特异性伪影等因素，这些序列迄今为止主要用作备用选项而非默认选择。能够改善图像质量和稳健性的重建方法进展，可使径向和PROPELLER成像在时间效率上更高，同时为所有患者提供更好的诊断质量，无论其屏气能力如何。这一进展
