【摘 要】
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脑卒中是我国死亡率和致残率最高的疾病,并且79%为缺血性脑卒中,其主要表现为颅内动脉与颈动脉粥样硬化斑块破裂继发血栓所致,因此及时发现和准确评估颅内和颈动脉易损斑块是缺血性脑卒中早期预防和精准诊疗的关键。磁共振成像具有软组织对比度高且无电离辐射等独特优势,其对动脉斑块的诊断价值已基本得到临床认可,随着我国高场磁共振设备的广泛应用,磁共振成像将成为脑卒中防治的重要方法。然而,目前磁共振血管斑块成像距
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院
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脑卒中是我国死亡率和致残率最高的疾病,并且79%为缺血性脑卒中,其主要表现为颅内动脉与颈动脉粥样硬化斑块破裂继发血栓所致,因此及时发现和准确评估颅内和颈动脉易损斑块是缺血性脑卒中早期预防和精准诊疗的关键。磁共振成像具有软组织对比度高且无电离辐射等独特优势,其对动脉斑块的诊断价值已基本得到临床认可,随着我国高场磁共振设备的广泛应用,磁共振成像将成为脑卒中防治的重要方法。然而,目前磁共振血管斑块成像距离全面普及应用还面临两大瓶颈问题:一方面是采集时间过长,超出了大多数检查者能够忍耐的限度,容易产生运动伪影;另一方面由于三维高分辨磁共振血管壁成像的数据量巨大,专业医生阅片诊断耗时费力,阻碍了临床普及进程。针对上述难题,本文旨在研究用于血管斑块的快速磁共振成像及智能分析方法,为脑卒中风险评估预测提供新工具。通过研究新型三维血管壁成像序列和基于深度学习的快速重建算法实现快速高分辨率血管壁成像,在此基础上进一步研究人工智能诊断相关的血管中心线跟踪算法、深度学习分割网络等,实现从斑块成像到诊断的全流程智能化。本文的主要研究工作和成果包括:一、开发新型血管壁成像序列:获取高质量血管壁图像是智能诊断的前提,本文采用迭代优化的方式计算射频脉冲翻转角,该算法能够根据多种复杂组织的信号特征优化可变翻转角模式,获得较佳对比度和信噪比,并以此算法设计新型三维快速自旋回波成像序列（MATRIX）。进一步,采用变延迟进动定制激发技术（DANTE）作为准备脉冲用于血流及脑脊液抑制,深入研究DANTE脉冲序列的运动敏感特性,克服其与MATRIX相结合产生的一系列问题,通过对DANTE-MATRIX组合序列的优化和改进,实现具有高信噪比和对比度的颅颈动脉一体化血管壁成像。二、实现血管壁图像快速重建:针对缩短血管壁检查临床扫描时间这一迫切需求,本文首先采用一种新型三维并行成像（Wave-CAIPI）与压缩感知（CS）相结合的快速成像技术,更进一步利用深度学习重建技术克服目前压缩感知迭代重建面临的技术限制。通过深度学习图像重建算法,突破现有压缩感知迭代重建算法需凭经验调参,计算效率低的瓶颈,同时利用大样本多个体三维血管壁图像的丰富信息,进一步提升血管壁成像的加速空间和图像重建质量。三、构建基于深度学习的智能分析方法:首先利用机器学习方法分割三维磁共振血管图像（TOF-MRA）获得颅颈血管信息并提取血管中心线,进一步将其与三维血管壁图像配准,并对血管壁图像进行拉直曲面重建,将弯曲卷绕的血管壁拉直显示在一个二维平面内,有利于医生直观、快捷地观察血管壁和斑块形态。同时,本文研究和设计了一种优化的深度学习网络结构（D-UNet）,对目标血管与中心线垂直的二维横断面图像进行管壁分割,可计算局部血管病变以及对整体血管进行定量分析。该方法可实现血管斑块的全流程智能分析,已应用于国产磁共振成像系统。
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