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香港大学团队在《科学》期刊报告了超低场0.05T MRI突破性研究

来源:互联网 编辑:MediaOutReach 时间:2024-06-26

香港 - Media OutReach Newswire - 2024年6月25日 - 磁力共振影像(MRI)技术自面世以来,便以其非电离、非侵入、多重对比和定量功能为医疗保健带来革命性的改变。 它亦为未来人工智能驱动的医疗诊断提供了一个可靠的平台。 然而,标准超导MRI扫描仪造价高,特别的安装和使用要求像电波隔离室和高功耗等更进一步增加成本并限制其可移动性。 目前这些扫描仪主要使用于放射科和大型影像中心,未能普及应用于其他医疗环境中,同时,大多数磁力共振扫描仪都集中在高收入国家,在低收入和中等收入国家的可及性有限,令全球医疗保健差距不断扩大。
 

低功耗、小型、无屏蔽MRI扫描仪原型,它使用开放式0.05特斯拉永久磁铁及结合了主动感测和深度学习来解决电磁干扰(EMI)信号以提高图像质量。

低功耗、小型、无屏蔽MRI扫描仪原型,它使用开放式0.05特斯拉永久磁铁及结合了主动感测和深度学习来解决电磁干扰(EMI)信号以提高图像质量。


由香港大学(港大)林护基金教授(生物医学工程)讲座教授吴学奎领导的电机电子工程科研团队,开发出一种适用于全身的磁力共振扫描仪,成本远比目前医疗应用的MRI扫描仪低,而且更安全,亦无需要昂贵的安装设施,只需接驳标准墙身插座的电源,无需射频或磁场屏蔽技术便可使用。

港大团队的究成果已在知名科学期刊《科学》上发表,并被推介为观点文章。

过去几十年MRI科学工程界普遍认为,在超低磁场强度下进行人体成像具有极大的挑战性。 港大团队研发的扫描仪,采用小型 0.05 Tesla超低磁场强度永久磁铁,结合主动感测和深度学习来处理电磁干扰 (EMI) 讯号。 研究人员在扫描仪周围部署了EMI感测线圈,运用深度学习方法,从收集的数据中直接预测无电磁干扰的核磁共振讯号。

团队还开发了一种深度学习影像形成方法,以提高影像质量并减少扫描时间,新方法整合了影像重建和三维超分辨率,并利用高场高分辨率MRI资料中的同质人体解剖结构和影像对比度。

港大团队在0.05 Tesla超低磁场强度下成功实施常用的成像方法,包括 T1 加权、T2 加权和扩散加权成像,并优化了不同解剖结构的对比。 每个方法的扫描时间设计为 8 分钟或更短,图像分辨率约为 2x2x8 mm3。 扫描时扫描仪功耗低于1800W,闲置时功耗约300W。

研究团队对健康志愿者进行影像扫描,捕捉大脑、脊椎、腹部、肺部、肌肉骨骼和心脏影像。 深度学习有效消除EMI信号,实现在无屏蔽情况下获取清晰成像。 脑部影像显示了各种脑组织,而脊椎影像则显示了椎间盘、脊髓和脑脊髓液。 腹部影像显示了肝脏、肾脏和脾脏等主要结构。 肺部影像显示肺血管和薄壁组织。 膝盖影像识别了膝盖结构,例如软骨和半月板。 心脏动态影像描绘了左心室收缩,而颈部血管造影则显示了颈动脉。

此外,深度学习极大地提高了各种解剖结构(包括大脑、脊椎、腹部和膝盖)的影像质量。 此创新技术有效地抑制了噪声和伪影,并提高了影像空间分辨率。

研究团队开发的这款低功耗且简易的全身 0.05 Tesla MRI 扫描仪,无需射频或磁场屏蔽即可运行,有望解决 MRI 的可及性问题。 团队通过实验证明扫描仪的通用性,即使在强烈EMI信号的干扰下,也能对各种人体解剖结构进行全身成像。 团队还展示了深度学习图像潜力,通过利用深度计算和大量的高场MRI数据,将0.05T影像质量大幅提高。

吴学奎教授指出,今次具突破性的研究成果,将促进开发一种全新的以患者为中心、由深度学习驱动的超低场MRI扫描仪技术,以解决全球不同医疗保健环境中未满足的临床需求。

"我们期待在未来几年与校内和全球的临床科学家合作,推进计算驱动的成像技术发展并探索临床价值。 核磁共振现象是大自然赋予我们人类的礼物,因我们的体内存在大量可通过MRI观测到的水分子,我们须更多发掘和利用这种物理现象,造福人类。" 吴教授说。

《科學》文章連結: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adp0670
《科學》觀點文章連結: https://www.science.org/stoken/author-tokens/ST-1847/full