結合解剖結構和功能代謝信息的一體化PET/MR設備，是目前神經系統疾病診斷和科學研究的一種重要多模態分子影像技術。然而，PET/MR掃描需要注射標準劑量的放射性示蹤劑，增加了患者的輻射風險。
近日，中國科學院深圳先進技術研究院胡戰利研究員團隊在期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics上發表了題為“Accurate whole-brain image enhancement for low-dose integrated PET/MR imaging through spatial brain transformation”的研究論文，并被選為IEEE JBHI期刊的當月“封面文章”。
論文被選為IEEE JBHI期刊2024年9月封面文章
該研究基于一體化PET/MR，研發了一種融合空間定位技術的低劑量全腦區PET高清成像技術，旨在低劑量掃描協議下提高全腦區PET的圖像質量并降低患者輻射風險。同時，團隊基于交叉注意力機制構建3D網絡框架，有效融合了解剖結構信息、功能代謝信息和不同腦區空間位置分布，實現了低劑量全腦區PET圖像區域性增強。
提出方法的總體技術路線圖
該研究共納入100例全腦PET/MR臨床數據，通過構建深度學習網絡框架實現PET代謝信息、MR解剖信息和全腦空間定位信息的高效融合，最終實現了低劑量全腦區PET高清成像。
實驗結果表明，提出的低劑量腦區PET高清成像技術能夠顯著提高腦PET圖像質量, 有效保留腦區的溝回細節、抑制圖像噪聲，與“金標準”顯示出高相關性和一致性。該研究有效解決了低劑量PET/MR成像過程中的圖像質量保真問題，對相關神經類疾病的早期檢測和腦腫瘤代謝異常分析具有重要臨床意義。
以多個完整腦區作為VOI，進行SUV數據分布比較分析
胡戰利研究員團隊的副研究員黃振興、博士研究生李文博和河南省人民醫院吳亞平博士為論文共同第一作者，胡戰利研究員、河南省人民醫院王梅云副院長為論文共同通訊作者。該研究得到了國自然數學天元重點專項/面上項目、國家重點研發計劃重大科學儀器項目、廣東省自然科學基金卓越青年團隊項目和廣東省區域聯合基金重點項目的資助。
