日常去医院检查身体时，有些疾病需要特别高分辨率的影像工具辅助。简单来说，磁共振成像（MRI）就是利用磁场和无线电波，对人体内部结构进行无创扫描的一种医学检查方法。很多时候，医生希望能看到软组织细节，比如脑、脊髓、关节、腹部等器官的情况，MRI正适合这些复杂部位的检查。

和大家熟悉的CT相比，MRI没有“辐射”困扰，对组织结构的表现也更细腻。这让它在肿瘤、脑血管病、关节损伤等领域都有着不可替代的作用——某种程度上，MRI就像身体里的“高清摄像头”，医生通过它能更早发现隐藏的问题。

虽然磁共振成像技术已经很先进，但拍出来的图像偶尔会“走样”，医学上把这些“误差”叫做伪影。它们有时像画面里突然闯入的“幽灵”，可能会让诊断变得不那么准确。

其实，大多数伪影只是“干扰项”，但也有可能让真正病变藏在“雾里”，甚至出现误诊、漏诊。例如，32岁的男性腹痛就诊，MRI下肝脏区域出现斑点状暗影。最初医生以为是肝脏局部坏死，后经分析，才发现是运动伪影导致图像出现“伪病灶”。

研究数据显示，伪影导致误判或重要病变漏诊的风险在5%左右（Dietrich et al., 2017）。虽然这一概率不算高，但一旦涉及重要脏器或需早期发现的肿瘤，后果就不容小觑。

1. 看形态：伪影往往有规整或者重复出现的条纹、波纹、扭曲和黑白反转，与正常组织结构不符。
2. 查对称性：身体两侧结构应该类似，如果某一侧有异常影像但不符合身体解剖，通常考虑为伪影。
3. 结合病史：如果患者有金属植入史，出现大片扭曲感影像时，更倾向为金属伪影，不一定是病变。
4. 关注辅助线索：如显示的异常总在特定方向或层面出现，而不是器官本身的问题。
5. 寻求多模态对比：有条件时，可以结合超声、CT或不同序列的MRI来进一步核实。

随着人工智能和先进算法的发展，磁共振成像去伪影正变得越来越“智能”。2021年，《Radiology》杂志上一篇综述提到，深度学习（deep learning）已经可以帮助区分伪影与真实病灶，大幅提升成像的准确率（Zhou et al., 2021）。

当然，新技术普及需要时间，但随着创新不断涌现，MRI检查整体的“坑”会越来越少。