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      交大-瑞金-聯影攜手邁入5T超高場前沿磁共振技術臨床轉化新時代

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      由上海交通大學、瑞金醫院與聯影醫療集團共建的醫學影像先進技術研究院(以下簡稱“研究院”)在超高場磁共振領域取得重大突破。該院醫工交叉科研團隊成功研發多項5T超高場磁共振神經血管成像新技術,首次實現對動脈血氧合水平及血腦屏障功能的精準可視化,為腦血管疾病的早期診斷與動態評估提供了全新解決方案。多項成果于近期中國體式學會磁共振成像分會年會展示。

      一、多模態技術拓展成像邊界,構建完整解決方案

      在瑞金醫院放射科主任、研究院副院長嚴福華教授的帶領下,邵星鋒副研究員團隊在5T磁共振平臺上的多模態技術研究取得系列重要進展,形成了覆蓋神經與體部的完整技術方案群。

      腦功能復雜度分析方面,研究團隊提出多變量樣本熵分析算法,在利用原始fMRI信號進行復雜度分析的同時,結合T2信號協同計算神經活動復雜度。該算法在年輕與老年人群中進行了驗證實驗,結果顯示,在部分腦區中年輕組與年老組之間存在顯著差異,有效提升了fMRI復雜度分析的可靠性。


      多變量樣本熵算法在年老組和年輕受試組的fMRI時間復雜度分析結果

      磷核磁共振波譜(31PMRS)領域,研究團隊首次報道了5T場強下31P波譜代謝物的T1弛豫時間。結果顯示,大多數代謝物的T1值介于文獻中報告的3T和7T數值之間,與預期相符。初步研究進一步發現,運動人群的無機磷酸鹽(Pi)T1值顯著低于普通人群,降幅約為10.5%。


      31P波譜數據采集流程及多TI翻轉恢復譜線展示

      薄層CEST成像方面,研究團隊與上海交通大學醫學院醫學技術學院張孝勇研究員團隊合作,基于臨床5T超高場平臺,設計了結合頻率穩定模塊與液體抑制算法的序列與后處理方案,實現了2mm薄層CEST掃描,獲得與臨床3T厚層掃描相當的信噪比,提升了對早期微小病灶的檢測能力。


      結合頻率穩定模塊和液體抑制算法的2mm等體素APTw成像

      腎臟多參數功能評估中,研究團隊與瑞金醫院高血壓科合作,采用5T-ASL及BOLD技術,深入探索發現健康人群、高血壓人群以及高血壓腎病患者的皮髓質灌注及氧合水平均存在顯著差異。研究結果表明,通過5T超高場下的ASL與BOLD技術,能夠有效無創測量腎臟灌注及氧合功能,證實了該技術在評估高血壓CKD進展方面的有效性與實用性。


      健康志愿者(第一行)、高血壓患者(第二行)、高血壓伴CKD患者(第三行)的ASL、皮髓質ROI標記、RBF及BOLDR2*結果(從左到右)

      二、精準“解碼”腦血流與氧合動態變化

      研究團隊基于5T超高場磁共振,提出一種結合時間演化采集與可變重聚翻轉角(RFA)的動脈自旋標記新方法,首次實現動脈血T2值的精準定量成像。該技術通過重排k空間采樣順序和優化RFA,提升回波信號信噪比,顯著改善T2擬合準確性。水模與數值模擬證實其優于傳統方法;在12名志愿者中穩定測得灰質與白質動脈血T2值;并在一例右側大腦中動脈(MCA)狹窄患者中,顯示患側T2升高,反映血流延遲,驗證了臨床敏感性。


      右側MCA狹窄患者的TEA-ASL序列采集的動脈血T2成像(A)及傳統多PLDASL計算得到的血流到達時間ATT圖像(B)。放大圖像顯示患處因血流延遲效應(長ATT,D),血氧含量偏高,導致動脈血T2增高(C)。MCA狹窄處如圖E所示。

      三、智能算法開啟非增強灌注成像“分鐘級”新時代

      研究團隊利用5T超高場磁共振的高信噪比,結合物理信息神經網絡(PINN),將動脈自旋標記(ASL)掃描時間從3.5分鐘大幅縮短至1分鐘(單次采集+4個PLD),同時保持診斷所需的圖像質量與定量精度。ASL無需造影劑,對中風、阿爾茨海默病等具有重要價值,但因信噪比低,傳統方法需多次采集和多PLD,限制臨床應用。新方法峰值信噪比(PSNR)、組內相關系數(ICC)及病灶檢測方面均顯著優于傳統非線性擬合方法,展現出ASL邁向大規模臨床應用的巨大潛力。


      健康志愿者和中風病人在不同采集時間下使用直接擬合和PINN擬合的腦血流量(CBF)和動脈到達時間(ATT)定量圖

      四、產學研醫深度融合,鑄就自主創新引擎

      這些突破得益于研究院構建的“產學研醫”協同創新體系,有效融合高校前沿科研、醫院臨床資源與企業工程能力,形成了從基礎研究到技術研發、產品轉化及臨床落地的完整創新鏈條,充分驗證了“以臨床需求引導科研攻關,以產業協同促進技術落地”模式的有效性。

      隨著相關技術不斷優化并在臨床中深入應用,5T超高場磁共振有望在腦血管病、腫瘤、退行性疾病等重大疾病的精準診療中發揮更大作用,為精準醫療提供關鍵技術支撐,最終造福更多患者。

      素 材丨醫學影像先進技術研究院

      編 輯丨溫兆琦

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