快速磁共振成像与增强研究助力高端医疗设备国产化｜上海市科学技术奖上海市医疗设备磁共振成像科学技术奖算法

2023年度上海市科学技术一等奖获奖项目优秀创新成果来啦！本栏目以“强国复兴有我”为主题，重点围绕项目要解决的问题、取得的重要创新、实际应用效果等方面，向社会公众作科普宣传。

本期“档案”大揭秘

项目名称：快速磁共振成像与增强关键技术

完成单位：华东师范大学

完成人：张桂戌等

奖励等级：自然科学一等奖

华东师范大学计算机科学与技术学院的张桂戌教授带领研究团队，基于磁共振成像原理与临床需求，瞄准影像混叠问题和低分辨、伪影问题，充分利用人工智能和大数据等前沿技术，探索并建立了一套快速磁共振成像与增强算法。

这项研究在理论和技术上突破了香农-奈奎斯特采样定理的限制。经过多年的努力，实现了在保证图像质量的前提下将采样率降低60%的目标。这一成果不仅支持了国家高端医疗设备国产化的战略方针，也为提升国民健康水平和推动健康民生工作贡献了力量。

项目团队成员在进行学术讨论

01深度学习模型实现低采样率下

高质量磁共振影像重建

在医学成像领域，如何在降低采样率的同时重建出高质量的全采样磁共振图像，是研究难点。近年来，深度学习技术在磁共振影像重建和医学图像增强方面取得了显著进展。由于磁共振信号以K空间编码的形式存在，这一特性使得设计有效的重建模型尤为关键。

针对这些挑战，团队负责人张桂戌教授带领的研究团队提出了一种结合变分法和深度学习的新型串联重建模型，并配合两步频域修正方法，有效解决了低采样率下的重建难题。

“我们通过设计稠密网络模块并引入膨胀卷积技术，既扩大了模型的感受野，又显著减少了计算开销。”张教授指出。“同时，通过设计两步频域修正方法，我们补正了未采样相位的频域信息，使得重建结果更加自然，细节更加丰富。”这一创新方法不仅提升了图像重建质量，还显著降低了计算成本。实验结果显示，该方法在仅30%采样率下，成功重建出与75%采样率相当的图像质量，达到了降低60%采样率的目标。这一成果为磁共振影像重建带来了全新的技术思路，提升了临床影像学的成像效率。

双域两步信息修正磁共振重建方法示意图

02创新去模糊与超分辨技术

提升磁共振重建质量

针对这一挑战，研究团队创新性地提出了一种基于局部最大梯度的模糊核估计模型。“观察发现，在图像模糊过程中，局部块的梯度最大值会减小。因此我们可以通过最大化局部梯度来约束重建图像，从而实现更精确的去模糊效果。”团队成员方发明教授介绍道。实验结果表明，这一方法显著提高了模糊核估计的准确性，极大改善了去模糊效果。

低质量影像去模糊与超分辨率增强方法示意图

助力磁共振成像重建

由于演化算法是一类基于群体的搜索算法，在执行过程中会对搜索空间进行大量采样，从而积累历史数据。张桂戌团队提出了一个巧妙的思路：以历史数据为基础，建立一个包含在线问题知识提取、知识引导搜索机制等的计算资源自适应分配的多目标优化解决方案。这一重要技术为磁共振重建的准确性提供了坚实的理论支持。

团队成员在磁共振设备上进行算法调试

04落地应用与未来工作展望

“尽管已经取得了不错的成绩，但是我们依然还有很长的路要走。”团队负责人张桂戌表示，“随着技术的不断进步，我们需要持续优化成像系统与加速算法，以适应更复杂的临床需求。”

“我们的目标不仅是满足国家对高端医疗设备国产化的战略需求，更重要的是通过不断的创新，推动医疗技术的发展与应用。”张桂戌补充道。

未来，团队将继续致力于研发更先进的磁共振成像技术，力争在全国范围内推广应用，进一步降低医疗成本，提高诊断准确性，为提升国民健康水平贡献更大力量。