平博pinnacle目前医学影像的前沿研究有哪些？随着医学影像技术的日新月异，医学影像学的CT、MR、介入、普放、超声和核医学等亚学科逐渐建立，影像医学越来越被临床医学依赖，那么影像医学未来会如何发展？最近研究出的技术能为患者带来什么样的影像诊断帮助？且看伦琴医疗为大家整理的最新前沿资讯。

　　目前大多数诊断疾病的AI模型都是在人类标注好的图像基础上进行机器学习训练的，为了使模型以合理的性能预测某种病理，必须在训练期间为该病理提供大量专家标记的训练示例。这种获得某些病理的高质量注释的过程既昂贵又耗时，通常会导致临床工作流程的出现大规模低效的问题。

　　研究表明，在涉及医学图像解释的任务中，经过适当训练的机器学习模型通常会超过医学专家的表现。然而，如此高水平的性能通常需要使用专家精心注释的相关数据集来训练模型。研究中展示出模型在无明确注释的X射线图像上自我监督模型执行病理学分类任务，其准确性可与放射科医生相媲美。在X光片的外部验证数据集上，自我监督模型在检测三种病理（共八种）方面优于完全监督模型，并且性能推广到未明确注释模型训练的病理，到多种图像解释任务和来自多个机构的数据集。通过AI模型来理解医学图像这一目的，可以大幅度节省时间和资金成本。

　　近日，中华医学会放射学分会主任委员、中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长，上海长征医院放射诊断科主任刘士远教授，在2022年医学人工智能大会暨第二届“中国医学学术期刊发展”高端论坛上，为大家分享了《中国医学影像人工智能发展报告（2021-2022）》。

　　该报告共收集了来自全国34个省、市、自治区的6347份问卷，涵盖了诊断、技术、研究人员等多人群；医院到民营医院，教学医院以及非教学医院等多机构。调查显示医院现有AI产品应用情况已达73.9%。影像科室医务人员对工作流程优化的需求中占比最高的是图像质量优化和改进影像检查流程。基于AI进行病灶的自动检出，被认为是临床最具价值的功能。另外报告还指出当前医学影像AI产品面临主要的三大问题为：(1) 实际可应用产品少；（2）不能很好嵌入现有医学影像诊疗流程；(3) 产品性能不可靠。（来源：focus前沿观点）

　　近日，联影医疗美国公司宣布，应卡罗顿地区医疗中心 (CRMC) 的要求，提前交付了旗舰产品 uCT ATLAS扫描仪。此次CRMC要求加快交付 uCT ATLAS是因为它比他们以前的计算机断层扫描仪更有效，使他们能够更快地满足地区患者的需求。同时也是对其现有计算机断层扫描仪的重大升级，以扩大其能力并为更多患者服务。

　　据了解，联影 uCT ATLAS于2021年9月获批FDA，是目前全球最先进的超高端CT之一，融合了当今全球CT领域顶尖科技于一身，结合前沿AI人工智能技术的应用，可为创新临床应用和科研探索解锁无限想象空间。在国内命名为“uCT 960+”，又称“天河640”，已于2020年8月获批NMPA。（来源：器械之家）

　　2022年7月13日在奥地利维也纳召开的2022年欧洲放射学会年会（ECR2022）上，伦琴医疗集团董事长、我国著名放射学家、中华医学会放射学分会名誉主任委员、《中华放射学杂志》名誉主编，上海复旦大学华山医院终身教授冯晓源博士，被授予欧洲放射学会荣誉会员称号。

　　欧洲放射学会评审团认为，冯晓源在神经放射、腹部成像和人工智能临床应用场景开发领域具有极高的学术造诣并赞赏他身体力行，为中欧放射学术领域的交流共建作出了突出贡献。

　　实际上，这不是冯晓源教授第一次获得国际性的大奖。早在2014年，冯晓源教授就被成立于1900年，美国国内成立最早的放射学专家组织——美国伦琴放射学会授予终身荣誉会员称号。

　　中山大学附属第六医院7月12日发布消息称，该结直肠外科吴小剑团队在国际上率先实现了自主结肠癌病灶影像精准分割的人工智能临床解决方案。相关研究结果在医学影像人工智能算法期刊《医学图像分析》发表。

　　消息称，在本研究中，团队利用来自中山六院和喀地一院的923例有标注结肠癌CT影像和2670例无标注结肠癌CT影像作为SOUSA框架的训练数据集，并利用417例结肠癌CT影像对SOUSA框架进行验证，结果显示其自动分割效果优于现有的弱监督和半监督学习模型。

　　据介绍，此次SOUSA技术的开发在国际上首次实现了结肠癌的自动分割，为加速肠癌人工智能精准诊疗的临床应用奠定了基础。自动化标准化的精准影像信息处理将有效地降低经济、时间和人力成本，为精准诊疗的实施提供了临床依据。

　　6月30日，拜耳宣布推出 Calantic®数字化解决方案。这种全新数字化平台搭载多款人工智能（AI）医学影像的数字化应用程序平博pinnacle，将有效赋能放射科医生及团队在疾病分诊、病灶检出、量化分析和诊断效率等多个方面的提升和发展。通过提供Calantic数字化解决方案，拜耳将扩大其包括对比剂、医疗设备、软件和服务在内的全方位产品组合。Calantic数字化解决方案有望对医疗工作者在患者从诊断到治疗全周期管理中提供支持。

　　据介绍，该解决方案平台的设计基于身体部位和放射诊断流程排列，先期推出的AI应用专注于和神经系统疾病，例如肺结节检测，以及潜在脑出血（ICH）和大血管闭塞（LVO）的分诊。Calantic平台将逐步增加更多针对疾病的应用程序包。此外，拜耳提供对Calantic数字化解决方案及AI应用程序的安装、配置和培训等服务支持。Calantic将首先美国和一些欧洲国家发布，在获得各国监管部门批准后还将覆盖更多地区

　　近日，记者从中科院电工研究所获悉，该所王秋良院士团队成功研制出9.4特斯拉（T）超高场全身磁共振成像超导磁体。在日前召开的技术成果鉴定会上，这项成果顺利通过鉴定，并获得与会专家一致肯定。

　　据了解，该设备可用于开展代谢、脑认知科学、神经科学等前沿科学领域的研究，还可用于帕金森症、阿尔茨海默症等神经退行性疾病以及恶性肿瘤的早期诊断。“美欧等国的科研机构利用该磁体装配的磁共振成像设备，在生物医学研究领域取得了多项突破性进展。”王秋良说。

　　王秋良表示，这项成果在我国超高场磁共振成像磁体技术领域具有里程碑意义，使我国成为首个掌握这项技术的亚洲国家。

　　超声分子成像（Ultrasound Molecular Imaging）是利用靶向微泡与血管内皮细胞表面过表达的分子标志物特异性结合以实现其超声成像检测的新技术，在疾病早期诊断与疗效评价方面具有重大的应用前景。

　　严飞研究员团队发展了一种基于梯度声压爆破实现双靶点同步超声分子成像的新方法，通过设计不同声压爆破性能的L-MBα和LP-MBv两种靶向微泡（分别靶向αvβ3整合素和VEGFR2血管内皮细胞生长因子受体），静脉注射后使其与各自靶标结合，接着采用不同声压分别对这两种探针进行爆破消除其信号，再借助信号减影的方法分别提取不同探针的超声分子影像信号，从而可以实现在同一视野对两个靶标的同步分子成像检测。

　　近日，记者从国家药品监督管理局（NMPA）获悉，由我国自主研发的首款可兼容磁共振成像（MRI）检查的心脏起搏器获批上市，这为需要植入心脏起搏器但因其他疾病还需要接受MRI检查患者带来了福音。

　　据悉，该款心脏起搏器由微创医疗科学有限公司旗下子公司创领心律管理医疗器械（上海）有限公司生产。本次获批的被认证为磁共振条件安全的Rega心系列起搏器，在探测到MRI设备的磁场后，可自动开启MRI检查模式，并在离开MRI磁场环境后，自动关闭MRI检查模式并恢复此前的设置。这一功能可确保起搏器在MRI环境前后，尽可能保持合适的参数设置，减少患者不适及心律失常风险平博pinnacle，也减少了术后需要医生人为干预的工作量。

　　2022年5月9日在2022年的ISMRM大会上，布鲁克宣布为其市场领先的临床前磁共振成像（MRI）系统组合推出创新型的7 T和9.4 T传导冷却Maxwell磁体。

　　继BioSpec® Maxwell 3 T的成功之后，新系列的Maxwell 7 T和9.4 T磁体无需补充液氦或液氮，同时为先进的临床前磁共振成像和PET/MR研究提供高场的灵敏度和显著增强的分辨率。

　　5月17日，欧洲专利局(EPO)宣布，由现任清华大学工程物理系副教授王振天和研究员马尔科·斯坦帕罗尼牵头的一个中国和瑞士研发团队获得2022年欧洲发明家奖提名，因为他们发明的高端X射线，可以及早发现乳腺癌，从而大大降低妇女罹患癌症而不治的风险。

　　根据欧洲专利局的新闻稿，他们研发的技术方案，可以在确保安全的辐射剂量前提下，极大地改善X射线成像效果，为诊疗人员提供高分辨率的图像。新研发的系统增强了乳房X线照片的对比度，以便于医生趁着乳房肿瘤还很小的时候及早发现，及早治疗。

　　这项发明将从今年开始惠及患者。发明人在与医疗设备制造商飞利浦公司合作，利用他们的新技术改进商用的乳房X线照相系统，以实现更安全、质量更好的医学成像。此外，他们与其公司GratXray一起开发了一种新型乳房X光机，可以让患者俯卧进行3D扫描，从而大大减少不适和疼痛。原型产品也将于今年准备就绪。

　　近日，来自中国医学科学院肿瘤医院国家癌症研究中心的赫捷院士研究团队，在《柳叶刀·呼吸医学》杂志上发表了中国一次性低剂量螺旋CT（LDCT）肺癌筛查及效果评价的研究成果。

　　研究团队对纳入的1016740位参与者展开分析后发现，LDCT筛查组肺癌发病风险比未筛查组高47.0%，筛查组的肺癌死亡率及全因死亡率相较未筛查组分别低31.0%和32.0%。

　　此前瞻性研究首次在百万级别的人群中，证实了一次性LDCT筛查策略的有效性。一次性LDCT不仅和肺癌高危群体中肺癌的检出率增加显著相关，且和肺癌相关死亡及全因死亡的降低存在显著关联。亚组分析的结果差异也为未来肺癌的人群筛查策略的制定提供了重要参考。

　　中国每年有超过110万司法鉴定案件涉及法医临床鉴定，脊柱骨折鉴定是法医临床鉴定中出现频率最高的项目之一。在脊柱骨折鉴定过程中，法医需要凭经验分析伤者的影像学资料并根据骨折严重程度（轻度骨折为Ⅰ级、中度骨折为Ⅱ级、重度骨折为Ⅲ级）为每一块椎体进行骨折分级诊断。由于脊柱骨性结构复杂且椎骨为不规则骨，易造成遗漏诊断或争议诊断。同时，由于法医从业人员水平参差不齐等原因，不同鉴定机构之间鉴定意见不一致的事件常有发生，因而脊柱骨折鉴定案件往往需要通过二次以上的鉴定才能定夺，既增加了当事人的负担，又浪费司法资源。较多案件因为不公正的鉴定结果，造成法院工作的被动，影响法律的权威。因此，脊柱骨折精准诊断是法医临床鉴定中亟待解决的难题。

　　中国科学院苏州生物医学工程技术研究所受北京市公安局刑侦总队委托，联合北京积水潭医院，利用影像大数据，开发出全自动椎体骨折AI影像工作站。该工作借助人工智能算法，实现脊柱椎体自动识别定位与分割，对每个椎体骨折情况进行智能分级，最终自动生成包括哪一块椎体及其骨折分级信息的伤者影像诊断报告（如图）。

　　经第三方检测机构检验，该工作站的诊断准确率达到0.76，优于法医平均诊断水平（准确率0.62），与高级职称法医的诊断水平（准确率0.7）相当。此外，该工作站仅需30秒即可完成一次完整的诊断过程，相比于现有方法（大约需要60秒）诊断效率提升1倍。

　　当前，随着CT成像技术在临床诊断尤其是常规检查中的普及，CT检查的辐射剂量问题已经引起了人们越来越多的关注。大量的临床研究表明，超过正常范围的CT辐射剂量易诱发新陈代谢异常乃至癌症等疾病。然而，在目前的CT设备中，单方面减少CT扫描中的剂量将增加重建图像的噪声和伪影平博pinnacle，降低CT重建的图像质量（图1），从而影响临床医生对病变组织的确诊率。低剂量CT重建技术旨在通过自适应的图像重建和图像处理算法来提高低剂量扫描条件下的CT图像质量，使得低剂量CT重建图像质量达到或接近正常剂量条件下的图像质量，从而实现在低辐射剂量情况下满足临床CT诊断要求。

　　考虑到CT影像的解剖部位先验信息，研究团队构建基于自适应解剖部位的深度学习算法，将解剖部位信息融合到低剂量CT影像重建过程当中（图2）。相较于不考虑解剖部位的一般深度学习方法，提出算法可以有效提高图像重建的峰值信息噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）等指标，可视化结果更佳（图3）。

　　首都医科大学宣武医院学者研究发现，心血管磁共振T2加权序列的优质图像质量，对心梗后水肿心肌的识别具备临床实用价值，黑血T2-STIR和亮血T2p-SSFP序列相结合可显著提升识别敏感度和准确性。

　　本研究中T2心肌信号强度比值为2.19，证实多模态T2加权序列是可有效反映AMI患者水肿损伤的存在。研究采用ROC曲线分析来比较节段水平基于T2-MAP“金标准”和阅片医师间对真实诊断和观察诊断的分辨能力。

　　研究回顾分析2016年9月至2018年12月就诊于首都医科大学宣武医院的76例首次发作心梗患者的临床影像资料。全部患者于1周内行磁共振检查。收集并分析CMR黑血T2加权黑血反转恢复（T2-STIR）序列、亮血T2预脉冲自由呼吸平衡稳态进动（T2p-SSFP）序列图像，以定量T2-MAP序列为“金标准”评价识别水肿心肌的诊断效能。

　　据英国媒体报道，英国国民保健署（NHS）4月启用了一项性的3D扫描技术“心流”（HeartFlow），这一技术能在20分钟内确诊患者是否罹患冠心病，使患者接受诊断和治疗的速度提高5倍。英国希望这一技术能将心脏病发作和中风的人数减少15万。

　　据报道，“心流”能将心脏的CT扫描变为3D图像，让医生无需血管造影等侵入性检查即可诊断患者的心脏是否发生病变，且20分钟内给出结果。一旦确诊，治疗方案包括动手术、用药或安装支架，而那些病情较轻的患者，可通过服用降低胆固醇的药物或听从改变生活方式的建议来改善症状。NHS方面称，未来3年将有10万名患者接受“心流”的检测。

　　林天歆教授团队针对目前无法在体检测尿路结石成分这一临床问题，采用影像组学技术来对尿路结石成分进行在体预测。担任广东省第四批“组团式”援疆医疗队队长的林天歆教授在援疆期间，将此技术应用于感染性结石的预测，联合喀什地区第一人民医院（中山大学附属喀什医院）及新疆维吾尔自治区人民医院开展多中心研究，成功开发了一个基于CT的影像组学预测模型，用于术前在体识别感染性尿路结石，有助于治疗决策的制定；也为结石成分在体诊断的相关产品研发奠定基础，从而有利于推动尿路结石的精准治疗。

　　影像组学是近来一项有前景的热门技术，系通过获取影像学检查的原始图片（CT、MRI、B超等），利用计算机提取高通量的影像组学特征，随后进行充分的分析，进而应用到临床决策系统当中，包括辅助疾病诊断、预测治疗反应及预测预后等。该研究基于患者的术前CT影像图片，利用结石影像提取得到的影像组学特征，并结合尿液pH值、尿液产脲酶细菌这两个临床预测因子，构建了一个影像组学预测模型，用于感染性结石的术前预测。该模型具有良好的预测效能（AUC = 0.898），并得到内部验证和多中心外部验证（AUC = 0.812-0.832），实现了在体“检测”结石成分，为感染性结石患者提供了一种无创、可靠的术前预测工具，有利于优化疾病管理，从而改善结石患者的预后，具有重要的临床意义。

　　日前，《自然》子刊《自然-医学工程》发表了一篇关于使用机器学习技术进行疾病诊断的最新论文。研究人员们建立了若干个模型，仅通过观察视网膜眼底（retinal fundus）的图像，就能发现慢性肾病和2型糖尿病的痕迹！

　　研究人员们不仅在本研究中表明深度学习模型仅通过“观看”视网膜基底的照片，就能检测出慢性肾病和2型糖尿病。更令人振奋的是， 视网膜的照片能检测出肾功能和2型糖尿病最重要的指标：肾小球过滤率和血糖浓度。他们还证实这些模型能在多个不同的人群内得到功能验证，表明其具有潜在的广泛应用价值。

　　具体来看，研究人员们先建立了一系列检测慢性肾病和2型糖尿病的模型：其中一些模型基于患者的其他临床数据（如年龄、性别、身高、血压等）进行判断，另一些模型则使用近7万张视网膜的图片，通过医学影像进行判断。比较结果表明，在诊断慢性肾病上，前者的AUC值（代表模型在判断“得病”和“没得病”时的准确度，极限为1）为0.861，后者则为0.918。也就是说，仅凭视网膜的影像数据，我们判断患者是否罹患慢性肾病的准确性就要高于使用临床数据的模型。如果将两个模型合并，准确率则进一步上升，AUC值达到了0.930。

　　《自然-医学工程》的专文评述指出，尽管目前这一模型还无法直接用于患者的直接诊断，但有望在人群规模的疾病筛选项目中发挥自己所长。

　　生命发展过程是遗传基因与各类环境相互融合发展的结果。在人的发育、发展、衰退过程中，人脑始终伴随着脑结构修剪及功能持续重组。且不说不同家庭背景或不同教育背景的人之间的比较，即使同样高学历的人群，其老化过程的个体差异也极其明显，包括运动、情绪、记忆等各种能力（图1）。例如，同样是70岁的群体，有的人还能够清晰地推导数学公式，有的人的逻辑、记忆等可能已经衰退了一大半。个体之间脑认知差异的定量测量技术对个体发育、老化过程的监测和临床个体化精准治疗、神经调控等个体化干预具有重要的指导作用。

　　针对上述人脑老化过程中个体不同的社会现象，能否基于脑影像数据定量刻画这种个体差异？该类型个体差异背后的神经机理是什么？中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心博士左年明及研究小组对上述问题进行了研究，利用磁共振影像技术，探索了人脑在成年之后的发展和衰老过程的个体差异模式及其变化规律，并发现了与认知功能之间的关系。

　　该研究对个体差异随年龄增长而增大的现象提供了基于脑影像的定量计算及神经科学解释，将为个体化教育、临床疾病个体化诊疗和神经调控干预等提供神经科学基础。基于物理的神经调控技术（如经颅电刺激等）可定量调节靶区的神经活动，为研究大脑的神经活动、疾病机理及认知智能的神经基础等开辟了新途径，但该技术在临床尚未得到完全普及，其根本原因在于个体差异造成的疗效不一致。上述关于个体差异的计算度量研究将从调控方案制定、疗效评估等各方面促进神经调控的临床精准实施。

　　相关研究成果在线发表在Cerebral Cortex上，研究工作得到国家自然科学基金、北京市脑计划等的支持。

　　由香港中文大学（中大）工程学院计算器科学与工程学系窦琪教授与王平安教授，和医学院影像及介入放射学系苏宛彤医生与余俊豪教授所带领的跨学科研究团队，联合开发了一个人工智能（AI）系统，可快速及准确地自动检测计算机断层扫瞄（Computed Tomography Scan，简称CT）影像上的新冠肺炎（COVID-19）感染病灶。

　　该研究采用新型联邦学习技术，通过香港多家医院的临床影像数据对AI模型进行训练，无需将数据集中在一处，藉以保护病人私隐。计算器科学与工程学系窦琪教授表示，团队利用内地和欧洲多个独立及不可见的外部数据集对训练后的AI系统进行验证，展现了在COVID-19的全球爆发中，快速开发高效可靠的AI模型以建立大规模医疗数据集的可行性和巨大潜力，同时保护病人私隐。该研究近期已发表在Nature旗下综合期刊npj Digital Medicine。

　　中大研究团队建立的AI模型已在内地和德国多个数据中心进行了独立的外部验证。结果显示，该AI模型在香港本地及其他地区患者的CT影像上都具有优异的病变检测性能，充分体现了联邦深度学习技术在综合利用多中心数据，推进智能医学图像分析在真实临床场景中广泛应用的巨大潜力。

　　肺癌是在我国人民当中发病率和死亡率都非常高的恶性肿瘤，如何实现肺癌的早发现、早诊断，进而实现早治疗?

　　2021年4月10日，在北京召开的“卫生健康技术推广模式研讨暨基于电磁导航系统的早期肺癌精准诊疗技术试点推广启动会”上，记者了解到，国内基于电磁导航系统的早期肺癌精准诊疗技术已达到国际领先水平，并且这项创新技术正在国内加速推广，已开始惠泽广大病患。

　　据介绍，基于电磁导航系统的早期肺癌精准诊疗技术是一项以电磁定位技术为基础，结合计算机虚拟支气管镜与肺部高分辨率螺旋CT影像，经支气管镜诊断肺部疾病的新技术。

　　电磁导航支气管镜(ENB)技术突破了传统支气管镜仅能进入段支气管的技术瓶颈，显著提高了支气管镜检查的深入程度，为周围型病灶的诊断提供了前所未有的解决方案，肺癌微小结节诊断率高达85%~90%，将高诊断率和微创性兼而得之，是早期肺癌发现和诊断的重大突破，并且为术前提供了精确的病理参考和手术标记，提高了肺手术的安全性和准确性。

　　弗吉尼亚大学医学院首创的聚焦超声的创新应用，显示出对抗恶性胶质瘤的希望，这是最致命的脑瘤，这种方法也可能被证明对其他难以治疗的癌症有效。

　　这项技术先用一种药物打击癌细胞，这种药物能使癌细胞对声波敏感，然后用聚焦轰击它们。声波在癌细胞内部制造微小气泡，导致癌细胞死亡。

　　这项工作还处于初期阶段，研究人员正在实验室培养皿中的细胞样本上测试这一概念。但研究人员在一篇新的科学论文中称，他们的研究结果表明，该技术在治疗恶性脑瘤和其他具有挑战性的肿瘤适应症方面具有巨大潜力，如肺癌、乳腺癌和黑色素瘤。他们预测，这项技术将特别适用于治疗身体不易接触的敏感部位的癌症。

　　近期，斯坦福大学医学院开发了一种利用正电子发射断层扫描对单个细胞进行全身准确追踪的新方法，相关研究成果发表在Nature Biomedical Engineering杂志上。

　　在这项研究中，研究人员发现将富含68Ga放射性核素的介孔硅纳米颗粒负载在单个人乳腺癌细胞中并注射到免疫缺陷的小鼠体内后，可以利用正电子发射断层扫描和X射线计算机断层扫描对光子湮没的模式以及细胞的运动和分布进行实时监测。

　　研究结果表明，尾静脉注射后细胞的平均运动速度是50mm/s，尾静脉注射后2-3秒进入肺部，这与血流速度保持一致。

　　研究人员认为这种单细胞追踪技术可以用于检测早期肿瘤转移过程中的细胞运动动力学、转移癌细胞的捕获情况、癌症免疫治疗过程中免疫细胞的追踪以及免疫细胞移植之后的分布情况。

　　针对超高维的功能磁共振影像数据，如何有效的提炼出猕猴模型与人类患者之间的脑网络映射关系，是个开创性且极具挑战性的问题。中国科学家们首次提出适用于人类精神疾病影像诊断的“猴-人”跨物种可迁移分类预测模型，其简要流程如图所示。复杂的脑网络图谱可以抽象为由节点（脑区）和边（功能连接）组成。边表示其连接的两个节点之间存在某种“连接关系”。在进化上，灵长类动物与人类大脑在脑区上的同源性较高，功能也相对更保守。因此，研究人员选择以脑区为核心构建稀疏学习模型，提取猕猴功能磁共振影像脑图谱中与转基因效应相关核心脑区，随后将这些核心脑区映射到人类功能磁共振影像脑图谱上，提取与核心脑区相关的功能连接特征，训练结构稀疏学习模型对人类精神疾病患者进行分类预测。

　　本研究建立了自闭症和强迫症在右侧腹外侧前额叶皮层、前扣带皮层等核心脑区的神经环路内表型，为精神疾病的影像学诊断提供了客观依据。更重要的是，此研究成果为如何借助非人灵长类动物模型探寻人类复杂脑疾病环路机理开辟了全新的路线图，为研发新的干预治疗手段技术提供了新的参考线

　　近期，中国科学院深圳先进技术研究院劳特伯生物医学成像中心副研究员王海峰和医学人工智能中心研究员梁栋开展合作，在磁共振快速三维成像研究中取得新进展。研究人员基于波浪鸡尾酒（Wave-CAIPI）快速三维成像技术，提出波浪（wave）梯度参数优化方案；针对波浪梯度存在的梯度零阶矩不为“零”问题，提出新的截断式波浪梯度，不仅完善磁共振快速三维成像理论基础，并进一步推动相关的高级磁共振快速三维成像技术走向临床应用。

　　扫描速度慢是磁共振三维成像的重要问题，制约其扫描流量及重大疾病相关的高级临床应用，因此，研究人员致力于研究磁共振快速三维成像。波浪鸡尾酒技术是磁共振快速三维成像技术（图1），该技术使用的波浪梯度直接决定其加速性能，而两者之间的关系尚缺乏理论描述。为从理论上指导波浪梯度的设计以最优化加速性能，研究人员基于最大瞬时频率和平均几何因子（g-factor）计算，提出波浪梯度的参数理论优化方案。与先前研究相比，该研究获得的图像在不同设备及加速倍速下得到11%~28%的信噪比提升（图2）。

　　此外，波浪鸡尾酒技术使用波浪梯度的零阶矩不为“零”，用于加速平衡稳态自由旋进（bSSFP）序列时，导致带状伪影，从而限制其在磁共振心血管成像等领域的推广。针对该问题，研究人员提出零阶矩等于“零”的截断式波浪梯度技术，在实现高倍加速的同时，消除传统波浪梯度引入的图像带状伪影（图3）。该技术基于3T磁共振成像系统，实现12倍加速的0.8×0.8×0.8 mm3高分辨率全脑三维成像（图4），以及高倍加速的高分辨率脊柱和腹部三维成像。

　　近期，中国科学院理化技术研究所、首都医科大合研究团队发现，液态金属微颗粒在低温冻结作用下发生液固相变时会引发微型爆破，由此形成锋利尖锐的刀刃，可快速刺穿坚硬冰晶，应用于肿瘤低温消融治疗时可显着增强目标组织和细胞的杀伤能力。

　　研究人员制备出一种由壳聚糖分散的液态镓微米颗粒。该材料具有高导热率，是去离子水的15.53倍。实验发现，在体系的降温过程中，镓颗粒材料在经受冻结由液态转变到固态的相变行为会激发材料的剧烈形变，甚至在某个方向快速生成尖锐微刀刃，像一把金属利剑一样刺穿坚硬冰晶。在高速镜头下，研究人员拍摄到材料爆炸样的形变行为，能够在1毫秒内刺穿150微米的坚硬冰晶。体外细胞实验及在体动物实验均表明，液态金属及其复合材料具有良好的生物相容性。三周内，动物的体重以及肝、肾功能未见异常，对此类材料后续的在体应用提供了安全性依据。

　　研究中，液态金属颗粒材料处于微米尺度范围，通过瘤内注射的方式递送到肿瘤部位。系列原理性试验证实，低温冷冻手术协同液态金属复合材料的机械杀伤显示出较好的肿瘤增强治疗效果。实验表明，该研究提出的液态金属颗粒材料具有良好的X射线以及CT成像效果，该镓微米材料在核磁成像中能够显着影响T2值，可以同时介导CT和MR的双模态成像。

　　该研究由中国科学院昆明动物研究所客座研究员、脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）研究员王征团队完成，在162只健康食蟹猴上采集了高分辨的磁共振影像数据，制作了食蟹猴脑图谱，并建立了标准化模型（normative model），描述单个猕猴大脑的解剖结构特征随年龄变化的轨迹。该大样本标准化模型可用于猕猴疾病模型的参考对照，推动个体化定量统计分析实现。

　　近年来，基因编辑、克隆技术在非人灵长类上获得成功，使研究者能够更为灵活地建立各种重大脑疾病的猕猴模型。但受到猕猴繁殖周期长、行为学训练困难、动物专业门槛高及价格昂贵等诸多因素影响，建立单一猕猴疾病模型通常需要大量经费支撑、长达数年的实验周期，且最终得到具有相关行为表型的模型个体寥寥无几。如此小的样本数量（一般只有个位数）极大挑战了运用行为学、影像学等技术手段对模型展开后续的研究，特别是目前绝大多数的研究都采用病例-对照式（case-control）的实验设计范式。标准化模型是一种数学统计方法，用于定量衡量单个个体在一个正态分布的大群体中的偏离。建立猕猴大脑解剖结构的标准化模型能够可靠地量化评估猕猴种群分布，检测个体神经解剖的异质性，帮助理解大脑的发育、衰老以及疾病。

　　构建该标准模型，需要获取大量的健康野生型猕猴的脑影像数据。王征团队首先在162只2-9岁的健康食蟹猴上收集分辨率为0.5mm的磁共振结构影像，创建一个食蟹猴专用的磁共振影像脑图谱模板，通过与传统的SMI-32组织学染色结果进行比较，验证了磁共振影像模板的准确性。该研究为定量化分析猕猴疾病模型提供了参考对照数据与方法，

　　2020年，FDA批准了全球首款移动式核磁共振成像设备，用于两岁以上患者的头部核磁共振检查。这款只有传统固定MRI系统十分之一重量的MRI由美国Hyperfine Research公司开发，该MRI系统与常见的核磁共振扫描仪不同，具有高度的移动性，可以直接随着滚轮移动到患者的病床前对其头部和大脑进行扫描。相对于大型的MRI，它的单次检查成本降低了20倍，功耗降低35倍。此外，它还比现有的MRI便宜得多，设备单价大约为50000美元。移动式的MRI可以广泛用于急诊、ICU、神经外科，帮助医生更快地诊断和发现病情。>

　　传统的MRI设备十分庞大，无法移动。Hyperfine系统旨在解决当前MRI系统的局限性，以使MRI可以在任何时间，任何地点，任何患者中使用。该设备宽约0.9米，高1.5米，便携的体积可以使该设备轻松出入电梯，并可以直接使用日常电源的插座，在患者床旁就能进行临床对比图像和3D渲染影像学检查。

　　移动式MRI的获批无疑是一次重大突破，甚至对于医学影像行业而言，这也是一次里程碑式的产品。这款新型的开放式MRI设计系统通过无线平板电脑进行控制，新产品将不需要训练有素的影像学技术人员，也不需要屏蔽影像学辐射的电子设备或单独的医院设施。Hyperfine即时医疗设备代表了MRI设计，架构和工作流程方面的多项创新，已颁发以及正在申请的专利有100多项。

　　背景颅内动脉粥样硬化是缺血性脑卒中的重要原因，其与数个血管危险因素具有相关性。目前，对于颅内动脉血管病变的评价主要是基于管腔的狭窄而非血管壁。

　　近期，相关研究人员比较了经心电图(UMI-ECG)或心脏磁共振成像(UMI-CMR)确认的未经辨识的心肌梗死患者预后差异，研究收集了PubMed、Embase和Google Scholar数据。研究的主要结果是UMI-ECG和UMI-CMR确诊患者相关的主要心脏不良事件、全因死亡率和心血管死亡率；次要结果是复发性冠心病、心肌梗死、中风、心力衰竭和房颤风险。荟萃分析包括30项研究，253425名参与者和1621920人一年随访。与无心肌梗死相比，UMI-ECG确诊患者的全因死亡率（危险比1.50）、心血管死亡率（2.33）和主要不良心脏事件（1.61）的风险增加，UMI-CMR确诊患者的全因死亡率（3.21）、心血管死亡率（10.79）和主要不良心脏事件（3.23）风险更高。与无心肌梗死患者相比，UMI-ECG确诊人群的全因死亡率的绝对危险为每1000人-年7.50例，心血管死亡绝对危险为11.04，主要不良心脏事件的绝对危险为27.45。UMI-CMR的相应数据分别为32.49、37.2和51.96。