磁共振弹性成像技术在肝纤维化检测中的研究

对肝脏组织的弹性应力分析在肝纤维化程度的精确定量评价方面是非常关键的,因此从弹性力学角度结合磁共振成像技术的磁共振弹性成像研究在肝脏疾病的早期诊断和治疗方面将具有重要意义和广泛应用. 该文针对弹性磁共振成像技术的理论与技术进行了全面的研究,开发了磁共振弹性图研究平台,主要包括：组织生物力学模型分析与建模,剪切波激励装置的开发,弹性成像序列的设计,弹性拟合算法研究与实现4个方面的工作. 基于上述工作,进行了相关体模和离体猪肝以及志愿者在体肝脏实验,实验结果表明,研究平台基本可以满足肝脏弹性成像研究的需要.     

基于数值计算模拟的仿真核磁共振波谱仪开发

核磁共振（NMR）波谱是研究有机分子结构的重要工具之一，其设备昂贵、仪器数量有限、科研机时安排紧凑、教学实验机时有限；若学生的NMR理论和实验基础较为薄弱，则易发生误操作损坏设备或降低设备性能；另外，NMR实验涉及流程较多、教学耗时较长.因此，针对学生的NMR实验教学难以广泛开展.为将虚拟技术更好地用于辅助NMR实验教学，本文基于数值模拟仿真技术，开发了具备真实NMR波谱仪基本功能的仿真NMR波谱仪——VMRS1.0软件.VMRS1.0软件可实现真实NMR实验须进行的调谐匹配、匀场、锁场、射频脉冲调节、原始数据采集等操作步骤，以及快速傅里叶变换、相位校正、自动寻峰、积分、测距、化学位移校正等基本数据处理功能；除简单的1D ¹H和¹³C NMR波谱采集和数据处理外，还可模拟去偶、DEPT、HSQC等相对复杂的实验；另外，该软件可自行虚拟编辑¹H或¹³C NMR实验样品.VMRS1.0软件摆脱硬件条件的限制，实现了与真实NMR实验类似的教学效果，可以让学生通过反复操作调试，更充分地掌握NMR基本原理和实验技能，再配合在真实NMR谱仪上的少量实际操作，可达到更加令人满意的实验教学效果.     

MRISim:磁共振成像仿真实验软件包

本文基于数值计算模拟技术,开发了模拟磁共振成像（MRI）数据采集与图像重建的仿真软件包——MRISim.虚拟数据采集部分通过对设备硬件、样品（标样或人体部位）进行物理数学建模后,构建原始模拟信号,并填充k空间,然后再基于k空间数据实现磁共振图像重建.该软件可以通过参数的任意调节对影响磁共振图像质量的因素进行可视化分析,包括11种常见伪影的特征和成因分析.我们的研究表明应用该仿真软件可以弥补台式MRI扫描仪价格昂贵、实验时间长等不足之处,实现对相关科技人员的批量化、规模化的实践操作培训.     

全开放式单边核磁共振技术研究及系统开发

为了在单边磁体产生的逸散磁场中实现核磁共振技术,信号检测深度能满足相关应用需求,该文分析了非均匀磁场下的核磁共振技术条件,确定射频场目标,设计了单边平面射频线圈和探头,搭建出一套单边核磁共振实验系统.探头具有短脉宽(90°脉宽2.5μs),系统死时间短(10μs)的特点,可实现15μs的半回波时间.应用该系统,在15.3 T/m的巨大梯度磁场下,实现接近5 mm厚度的信号检测,并利用单边磁体的自然梯度磁场,开展了恒定梯度磁场下的扩散测量方法探索.结果表明,该系统可满足需要一定探测深度的领域的应用需求.     

全开放式单边核磁共振探测器及其应用

全开放式单边核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)系统具有成本低、易便携、可实时无损检测等特点.该文介绍了单边NMR探测器的发展,重点以德国亚琛工业大学Blumich教授团队研发的NMR-MOUSE(NMR mobile universal surface explorer)探测器为例,详细讨论了其硬件结构,探讨了单边NMR的测量方法,最后介绍了单边NMR探测器在波谱分析和生物医学等领域中的应用.     

高性能核磁共振弛豫分析仪匀场系统的设计与实现

磁场的高均匀性是高性能核磁共振弛豫分析仪实现短弛豫时间样品和微弱信号核磁共振（NMR）检测的基本保障.该文以0.45 T双极型永磁体作为设计核心部件,在大范围磁体空间-25.4 mm球空间（DSV）内,基于目标场法设计了X、Y、Z、XY、XZ、YZ、Z²共7组有源匀场线圈,根据线圈供电要求,设计了可编程恒流电源,搭建了可用于高性能核磁共振弛豫分析仪磁体的有源匀场系统,介绍了系统的基本结构、设计过程及匀场方法.实验测试结果验证了大范围磁体空间内该匀场系统的实用性.     

基于Dense-UNet++的关节滑膜磁共振图像分割

为解决以往基于深度学习的滑膜磁共振图像分割模型存在的分割精度较低、鲁棒性较差、训练耗时等问题,本文提出了一种基于Dense-UNet++网络的新模型,将DenseNet模块插入UNet++网络中,并使用Swish激活函数进行训练.利用1 036张滑膜磁共振图像数据增广后的14 512张滑膜图像对模型进行训练,并利用68张图像进行测试.结果显示,模型的平均DSC系数为0.819 9,交叉联合度量（IOU）为0.927 9.相较于UNet、ResUNet和VGG-UNet++网络结构,DSC系数和IOU均有提升,DSC振荡系数降低.另外在应用于相同滑膜图像数据集和使用相同的网络结构时,Swish函数相比ReLu函数有助于提升分割精度.实验结果表明,本文提出的算法对于滑膜磁共振图像的病灶区域的分割有较好的效果,能够辅助医生对病情做出判断.     

基于3D VNetTrans的膝关节滑膜磁共振图像自动分割

膝关节是类风湿性关节炎（Rheumatoid Arthritis,RA）常见累及关节,膝关节滑膜的精准分割对RA诊断和治疗有重要影响,本文提出了一种基于VNet网络的改进算法对膝关节滑膜磁共振图像进行自动分割．首先对39名滑膜炎患者的膝关节磁共振图像进行数据预处理,通过将Transformer编码器嵌入VNet网络底部的方式构建VNetTrans网络,使用MemSwish激活函数进行训练. 最终模型平均Dice系数为0.758 5,HD为24.6 mm;相较于VNet,Dice系数提升0.083 6,HD距离减少10 mm．实验结果表明,该算法可对膝关节磁共振图像中滑膜增生区域实现较好的3D分割,具有诊断和监测RA发展过程的应用价值．     

基于AI+MRI的影像诊断的样本增广与批量标注方法

训练样本是所有领域人工智能（AI）研发的关键因素.目前，基于人工智能+磁共振成像（AI+MRI）的影像诊断存在着训练样本的有效标注数量和类型无法满足研发需求的瓶颈问题.本文利用临床MRI设备对志愿者或阳性病例进行正常或重点病灶区的定量扫描，获取高分辨率各向同性的纵向弛豫时间（T₁）、横向弛豫时间（T₂）、质子密度（Pd）和表观扩散系数（ADC）等物理信息的多维数据矩阵，作为原始数据.开发虚拟MRI技术平台，对原始数据（相当于数字人体样本）进行虚拟扫描，实现不同序列不同参数下的多种类磁共振图像输出.选择感兴趣组织具有最好边界区分度的图像种类，经有经验的影像医生对其进行手动勾画并轨迹跟踪形成三维MASK标注矩阵，作为其他种类图像的图像勾画标注模板，从而实现低成本、高效率的MRI样本增广和批量标注.该平台以临床少量阳性病例作为输入，进行样本增广和标注，极大地减少AI对实际扫描样本的要求，降低了影像医生的精力和时间投入，极大地节省了成本，并输出了数量足够的磁共振图像，为基于AI+MRI的影像诊断研发提供低成本的训练数据解决方案.     

基于双带宽高斯滤波器的磁共振弹性图局域频率估算算法研究与实现

本文对生物体软组织的生物力学模型进行了分析推导和简化,得到了磁共振相位图与生物组织弹性之间的力学关系,根据该关系研究了局域频率估算算法,应用Matlab对算法进行了编程实现,体模弹性图的实现验证了算法有效性,为后续开展临床肝纤维化分级研究奠定基础. 关键词： 磁共振弹性成像 弹性生物力学模型 局域频率估算