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【大學研究】香港大學團隊在《科學》期刊報告了超低場0.05T MRI突破性研究

26-06-2024
低功耗、小型、無屏蔽 MRI 掃描器原型,它使用開放式 0.05 特斯拉永久磁鐵及結合了主動感測和深度學習來解決電磁干擾 (EMI) 訊號以提高圖像品質。
低功耗、小型、無屏蔽 MRI 掃描器原型,它使用開放式 0.05 特斯拉永久磁鐵及結合了主動感測和深度學習來解決電磁干擾 (EMI) 訊號以提高圖像品質。
(上)使用傳統影像重建的各種解剖結構的典型影像 (下)透過利用大規模高場 MRI 數據,使用深度學習形成的高解析度影像
(上)使用傳統影像重建的各種解剖結構的典型影像 (下)透過利用大規模高場 MRI 數據,使用深度學習形成的高解析度影像

磁力共振影像(MRI)技術自面世以來,便以其非電離、非侵入、多重對比和定量功能為醫療保健帶來革命性的改變。它亦為未來人工智慧驅動的醫療診斷提供了一個可靠的平台。然而,標準超導 MRI 掃描儀造價高,特別的安裝和使用要求像電波隔離室和高功耗等更進一步增加成本並限制其可移動性。目前這些掃描儀主要使用於放射科和大型影像中心,未能普及應用於其他醫療環境中,同時,大多數磁力共振掃描儀都集中在高收入國家,在低收入和中等收入國家的可及性有限,令全球醫療保健差距不斷擴大。

由香港大學(港大)林護基金教授(生物醫學工程)講座教授吳學奎領導的電機電子工程科研團隊,開發出一種適用於全身的磁力共振掃描儀,成本遠比目前醫療應用的MRI掃描儀低,而且更安全,亦無需要昂貴的安裝設施,只需接駁標準牆身插座的電源,無需射頻或磁場屏蔽技術便可使用。

港大團隊的究成果已在知名科學期刊《科學》上發表,並被推介為觀點文章。

過去幾十年MRI科學工程界普遍認為,在超低磁場強度下進行人體成像具有極大的挑戰性。港大團隊研發的掃描器,採用小型 0.05 Tesla超低磁場強度永久磁鐵,結合主動感測和深度學習來處理電磁干擾 (EMI) 訊號。研究人員在掃描儀周圍部署了 EMI 感測線圈,運用深度學習方法,從收集的數據中直接預測無電磁干擾的核磁共振訊號。

團隊還開發了一種深度學習影像形成方法,以提高影像質量並減少掃描時間,新方法整合了影像重建和三維超解析度,並利用高場高解析度 MRI 資料中的同質人體解剖結構和影像對比度。

港大團隊在0.05 Tesla超低磁場強度下成功實施常用的成像方法,包括 T1 加權、T2 加權和擴散加權成像,並優化了不同解剖結構的對比。每個方法的掃描時間設計為 8 分鐘或更短,影像解析度約為 2x2x8 mm3。掃描時掃描器功耗低於1800W,閒置時功耗約300W。

研究團隊對健康志願者進行影像掃描,捕捉大腦、脊椎、腹部、肺部、肌肉骨骼和心臟影像。深度學習有效消除EMI訊號,實現在無屏蔽情況下獲取清晰成像。腦部影像顯示了各種腦組織,而脊椎影像則顯示了椎間盤、脊髓和腦脊髓液。腹部影像顯示了肝臟、腎臟和脾臟等主要結構。肺部影像顯示肺血管和薄壁組織。膝蓋影像識別了膝蓋結構,例如軟骨和半月板。心臟動態影像描繪了左心室收縮,而頸部血管造影則顯示了頸動脈。

此外,深度學習極大地提高了各種解剖結構(包括大腦、脊椎、腹部和膝蓋)的影像質量。此創新技術有效地抑制了雜訊和偽影,並提高了影像空間解析度。

研究團隊開發的這款低功​​耗且簡易的全身 0.05 Tesla MRI 掃描儀,無需射頻或磁場屏蔽即可運行,有望解決 MRI 的可及性問題。團隊透過實驗證明掃描儀的通用性,即使在強烈 EMI 訊號的干擾下,也能對各種人體解剖結構進行全身成像。團隊還展示了深度學習影像潛力,透過利用深度計算和大量的高場 MRI 數據,將0.05T影像品質大幅提高。

吳學奎教授指出,今次具突破性的研究成果,將促進開發一種全新的以患者為中心、由深度學習驅動的超低場 MRI 掃描儀技術,以解決全球不同醫療保健環境中未滿足的臨床需求。

「我們期待在未來幾年與校内和全球的臨床科學家合作,推進計算驅動的成像技術發展並探索臨床價值。核磁共振現象是大自然賦予我們人類的禮物,因我們的體內存在大量可通過MRI觀測到的水分子,我們須更多發掘和利用這種物理現象,造福人類。」吳教授說。

《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

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