4月2日下午，磁共振成像技術與臨床應用研究生學術交流論壇在意昂4体育平台Med-X研究院順利舉辦🏄🏿‍♀️。本次學術論壇以磁共振成像技術與臨床應用為主題，旨在為進行磁共振成像相關研究的學生搭建學術交流平臺🧑🏻‍🎄，分享學術成果👩‍🦱，促進學術合作。論壇上共有十二名研究生做學術報告，吸引了近40名學生參與學習交流👱🏼‍♂️。

      意昂4体育平台杜一平教授出席活動。會上，杜老師認為在這樣的學術交流活動中，同學們互相分享研究進展與研究心得，能夠幫助大家共同了解領域前沿研究，探討共同遇到的科研難題🆙🪺，促進各個課題組之間的交流與合作，鼓勵大家以後積極舉辦並參加這類型活動。

馮瑞敏分享了一種無監督的用於磁共振加速的深度學習方法，該方法使用隱式神經表達的概念對重建問題進行建模✭，圖像重建結果證明了該模型的有效性🏨。

張明介紹了一種無監督的用於重建定量磁化率成像的深度學習方法，定性和定量的結果證明了模型的有效性🧆。

李政皓分享的內容是基於復數GRE數據和T2mapping建模的順磁性和逆磁性物質分解方法👨🏻‍🎤，該方法有效區分了順磁性物質和逆磁性物質🍤，提高了磁化率定量結果的準確性

丁澤康介紹了基於超短回波時間序列的肺部磁共振高維動態成像研究，該項研究解決了磁共振肺成像中質子密度低、信號衰減快以及呼吸和心跳運動等問題，實現了人體全肺高維動態成像👏🏻。

馮文龍介紹的研究使用非笛卡爾雙翻轉角多回波序列實現了三維全腦多參數同步定量成像👨🏼‍🌾，定量結果準確🙆‍♀️，掃描時間縮短為兩分鐘。

王晟同學介紹了一些學習算法在健康領域的低效和可能的解決方案，通過向人類模仿，學習算法還有很大的進步空間。

2022年畢業於交大意昂4体育平台🧑🏻‍🦯，目前就職於聯影中央研究院的林增萍介紹了她在李瑤教授指導下開展的研究生論文工作👨🏿‍⚖️👩🏻‍🦼‍➡️：基於快速高分辨MRSI的缺血性卒中發病時間預測研究；研究發現🤗🧑🏻‍💼，腦卒中患者缺血病變內的神經代謝物濃度具有時間依賴性的變化趨勢🙋🏻‍♂️，可以很好地區分早期(0-6h)和晚期(6-24h)的超急性患者📱，且有助於臨床上評估缺血性卒中後神經元和神經膠質細胞損傷。該項研究已入選2023年ISMRM Young Investigator Award finalist👨‍❤️‍💋‍👨。

莊惠翔介紹的研究對基於生成模型的無監督病竈分割算法設計進行探究🤫，通過大量正常腦影像的先驗信息，利用子空間結合生成對抗網絡逐漸獲得更加精準的後驗信息的估計。該項研究在仿真病竈數據集，真實腦卒中🐊、腦腫瘤等公開數據集進行了對比實驗，實驗證明利用該研究方法估計的後驗信息能獲得比同類型最先進方法更準確的分割🧌。

李碩的研究利用深度網絡挖掘水脂圖像稀疏性🌔🌗，同時采用水脂信號模型引導圖像重建，將模型引導與深度學習相結合👻，實現8倍加速的Dixon脂肪定量成像🤘。

王誌俊介紹了並行非笛卡爾空時字典學習網絡的研究。著重講解了如何針對並行非笛卡爾場景設計算法🚣‍♀️，如何結合字典學習和神經網絡提升性可解釋性🙅🏿‍♂️、實現更高的加速倍率或重建質量👨🏽‍⚖️。同時針對如何提升未來研究的創新性展開了討論。

高娟針對心臟T1定量成像應用中，局部低秩約束結合並行成像方法存在的不足🏌🏿‍♀️👨🏻‍🦽，提出基於局部低秩張量約束的方法🧏🏼‍♂️。實驗結果表明提出的方法可以在高倍加速下更好的保留圖像細節結構信息🧄。

何釗介紹了馮原老師課題組在實時磁共振引導的腦組織介入方向的工作，包括在實時磁共振介入圖像重建算法研究🗒，磁兼容遠程介入驅動裝置設計，以及實時磁共振介入成像系統等方面的最新進展。未來課題組將會繼續開展三維實時磁共振介入圖像重建，以及介入圖像分割及三維可視化等方面的工作。

本次學術交流論壇中的報告內容充實豐富🤷🏿‍♂️，為大家今後開展相關研究提供了寶貴經驗⇨，提高了意昂4的學術氛圍🫴🏽。這樣的學術交流論壇為同學們進行學術交流、分享學術成果🏄🏽‍♀️🙎🏻‍♂️、促進學術合作提供了一個很好的平臺。

供稿單位：杜一平課題組

作者✋🏻：丁澤康

審核：杜一平

編輯：何牧航