【摘要】目的：探讨深度学习重建（deep learning reconstruction，DLR）技术在膝关节磁共振加速扫描中的应用价值。方法：前瞻性收集 2023 年 12 月在广西医科大学第一附属医院就诊的 25 名健康志愿者，分别进行膝关节常规序列扫描（记为 A 组）和 DLR 试验序列扫描（B、C、 D 组）并记录扫描时间，对四组图像质量进行主观和客观评价。结果：对比常规序列 A 组，DLR 快速序列 B、C、D 组 PDWI 矢状位扫描 速度分别提升了 16%、38%、52%。客观评价结果中，B 组、C 组优于 A 组，差异有统计学意义（P ＜ 0.05），D 组与 A 组差异无统计学意 义（P ＞ 0.05）。主观评分结果中，B 组、C 组均优于 A 组，其中 B 组主观信噪比及总体图像质量与 A 组差异有统计学意义（P ＜ 0.05）； D 组主观信噪比、清晰度、诊断置信度和总体图像质量评分低于 A 组，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。结论：DLR 技术在膝关节 MRI 成像中不仅保证了图像质量，还提高了扫描速度。推荐在临床实践中采用平均次数为 1、相位过采样为 60% 的 PDWI 序列结合 DLR 重建进 行膝关节扫描，以实现时间效率和诊断准确率的双重提升。 

【关键词】膝关节；磁共振；人工智能；深度学习重建