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山東省立醫(yī)院神經(jīng)外科劉英超教授團(tuán)隊(duì)取得腦腫瘤人工智能影像技術(shù)突破

來(lái)源:海報(bào)新聞

作者:

2023-08-21 08:39:08

原標(biāo)題:山東省立醫(yī)院神經(jīng)外科劉英超教授團(tuán)隊(duì)取得腦腫瘤人工智能影像技術(shù)突破

來(lái)源:大眾網(wǎng)

原標(biāo)題:山東省立醫(yī)院神經(jīng)外科劉英超教授團(tuán)隊(duì)取得腦腫瘤人工智能影像技術(shù)突破

來(lái)源:大眾網(wǎng)

腦灌注技術(shù)在腦腫瘤的精準(zhǔn)診療以及預(yù)后評(píng)估中扮演著重要的角色。盡管臨床指南推薦使用腦灌注技術(shù),但目前臨床上尚沒(méi)有作為腦腫瘤常規(guī)檢查項(xiàng)目開(kāi)展,當(dāng)醫(yī)生需要進(jìn)行腦灌注評(píng)估時(shí),往往需要補(bǔ)加該項(xiàng)檢查,大大增加患者的就診時(shí)間和醫(yī)療費(fèi)用成本;此外,腦灌注圖像容易受病變周?chē)蛩馗蓴_,常會(huì)面臨圖像質(zhì)控不合格的窘境。因此,基于常規(guī)磁共振圖像生成腦灌注圖像具有重大臨床意義和社會(huì)價(jià)值。

2023年8月16日,山東第一醫(yī)科大學(xué)附屬山東省立醫(yī)院劉英超教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合西北工業(yè)大學(xué)夏勇教授團(tuán)隊(duì)在Radiology(一區(qū)Top, 2022影響因子:19.7)期刊發(fā)表了題為:Quantitative Cerebral Blood Volume Image Synthesis from Standard MRI Using Image-to-Image Translation for Brain Tumors的長(zhǎng)文論著研究。

該研究通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了常規(guī)磁共振圖像生成腦灌注圖像,并在多個(gè)臨床應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)了顯著的增益價(jià)值,有望解決補(bǔ)救性腦灌注成像的臨床難題。

研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地解決了原始腦灌注圖像生成的標(biāo)準(zhǔn)化和圖像生成模型優(yōu)化兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。常規(guī)腦灌注的后處理需要較多的人工干預(yù),對(duì)圖像的標(biāo)準(zhǔn)化帶來(lái)了挑戰(zhàn),山東省立醫(yī)院團(tuán)隊(duì)通過(guò)利用Bookend腦灌注技術(shù),完美地解決了圖像標(biāo)準(zhǔn)化的難題。夏勇教授團(tuán)隊(duì)在前期圖像合成工作積累的基礎(chǔ)上,優(yōu)化了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型,為圖像的合成提供了強(qiáng)力支持。山東省立醫(yī)院與西北工業(yè)大學(xué)團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),協(xié)同創(chuàng)新,利用Bookend灌注數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)參照,訓(xùn)練3D深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,使基于常規(guī)磁共振圖像生成腦灌注圖像成為可能。

研究結(jié)果顯示,T1WI、表觀彌散系數(shù)圖譜(ADC)、增強(qiáng)T1WI聯(lián)合特征一致性生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)能夠獲得最優(yōu)的圖像生成效果;T2WI聯(lián)合一致性生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)獲得最差的圖像生成效果。此外,由于ADC圖譜易受磁敏感偽影影響,在所有不含ADC圖譜的組合中,增強(qiáng)T1WI、T2-FLAIR聯(lián)合一致性生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)的生成效果最優(yōu)。

腦腫瘤分級(jí)、預(yù)后預(yù)測(cè)及鑒別診斷是腦腫瘤精準(zhǔn)診療的重要任務(wù),本研究基于獨(dú)立的多中心外部數(shù)據(jù)集,分別評(píng)估常規(guī)MRI序列、常規(guī)MRI序列聯(lián)合補(bǔ)救性神經(jīng)灌注圖像兩種方式,在腫瘤分級(jí)、預(yù)后預(yù)測(cè)及鑒別診斷中是否有顯著性統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。研究結(jié)果證實(shí)該技術(shù)在以上臨床應(yīng)用場(chǎng)景中具有良好的魯棒性和增益價(jià)值。

圖釋?zhuān)旱图?jí)別膠質(zhì)瘤和高級(jí)別膠質(zhì)瘤患者的常規(guī)MRI、病理圖像、真實(shí)腦血容量圖和合成的腦血容量圖。A為一位左側(cè)島葉及基底節(jié)區(qū)占位的患者,增強(qiáng)掃描未見(jiàn)明顯強(qiáng)化;實(shí)際腦灌注圖顯示病變區(qū)域的平均值為2.1ml每100g腦組織,合成腦灌注圖顯示其平均值為1.9ml每100g腦組織;病理證實(shí)為低級(jí)別膠質(zhì)瘤。B為一位左側(cè)額顳交界區(qū)占位的患者,增強(qiáng)掃描見(jiàn)花環(huán)樣強(qiáng)化;實(shí)際CBV圖顯示病變區(qū)域的平均值為13.3ml每100g腦組織,合成腦灌注圖顯示其平均值為13.0ml每100g腦組織;病理證實(shí)為膠質(zhì)母細(xì)胞瘤。

山東省立醫(yī)院與西北工業(yè)大學(xué)利用專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì),協(xié)同攻關(guān),使生成臨床補(bǔ)救性腦灌注成像成為可能,該技術(shù)可以節(jié)約患者的就診時(shí)間和醫(yī)療費(fèi)用成本,為人工智能賦能腦腫瘤精準(zhǔn)診療提供了新的研究范式。

山東第一醫(yī)科大學(xué)附屬山東省立醫(yī)院劉英超教授為本文唯一通訊作者;西北工業(yè)大學(xué)夏勇教授與劉英超教授為共同高級(jí)作者(Co-senior author);山東大學(xué)齊魯醫(yī)院放射科王寶副研究員為本文第一作者。本研究為山東第一醫(yī)科大學(xué)附屬山東省立醫(yī)院、山東大學(xué)齊魯醫(yī)院、青島大學(xué)附屬醫(yī)院、山東大學(xué)第二醫(yī)院以及西南醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院共同參與的多中心回顧性研究。

近年來(lái),劉英超教授課題組在腦膠質(zhì)瘤和腦轉(zhuǎn)移瘤的精準(zhǔn)診療、膠質(zhì)瘤AQP4可視化(Nature子刊:劉英超/白瑞良合作團(tuán)隊(duì)首次報(bào)道膠質(zhì)瘤AQP4磁共振分子成像技術(shù) )及療效評(píng)估領(lǐng)域取得了一系列高水平成果,先后發(fā)表于Nature biomedical engineering、Radiology、Neuro-oncology、Biomaterial、European Radiology、PNAS、AJNR等學(xué)術(shù)期刊,研究成果多次在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)大會(huì)上報(bào)告。上述研究工作獲得了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省泰山學(xué)者工程、山東省自然科學(xué)基金以及中國(guó)博士后基金的共同資助。

原文鏈接:https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.222471

【專(zhuān)家介紹】

劉英超,山東省立醫(yī)院神經(jīng)外科主任醫(yī)師,博士,博士研究生導(dǎo)師,博士后合作導(dǎo)師,泰山學(xué)者青年專(zhuān)家(2016)。2009年博士畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院。科研方向?yàn)槲?chuàng)神經(jīng)外科,神經(jīng)影像,醫(yī)學(xué)人工智能

主要科研成果:主持包括國(guó)家自然基金2項(xiàng)和省部級(jí)課題6項(xiàng),山東省重大研發(fā)項(xiàng)目(子課題負(fù)責(zé)人)1項(xiàng)。第一或通訊作者在Nature biomedical engineering、Radiology、Advanced science、Neuro-oncology、Biomaterial、PNAS、AJNR等國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表SCI論文35篇。

專(zhuān)業(yè)特長(zhǎng):目前在膠質(zhì)瘤綜合診療,立體定向活檢術(shù)、功能神經(jīng)外科領(lǐng)域已積累豐富臨床經(jīng)驗(yàn)。

第一主編編寫(xiě)著作《中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病蛋白質(zhì)組學(xué)》

相關(guān)報(bào)道鏈接:

Nature子刊:劉英超/白瑞良合作團(tuán)隊(duì)首次報(bào)道膠質(zhì)瘤AQP4磁共振分子成像技術(shù)https://mp.weixin.qq.com/s/kNS9IObCfSXllQqCdNumrA

劉英超/夏勇教授團(tuán)隊(duì)取得人工智能圖像生成技術(shù)突破https://mp.weixin.qq.com/s/QdRvjAQT-y819DPmDUQ5dA

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