來自華盛頓的報道稱研究人員最近開發齣一種新的圖像重建方法隻需幾秒，新型Z-Net重建算法就可幫助乳腺癌成像診斷

發表日期 3/8/2022, 11:16:14 AM

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趣味新聞網記者特別報導 : 來自華盛頓的報道稱，研究人員最近開發齣一種新的圖像重建方法，可能有助於更好地診斷乳腺癌。這種基於深度學習的重建算法，通過允許圖像實時復原，剋服瞭多模態成像過程中的一個主要難題。該研究結果於2022年… .....

來自華盛頓的報道稱，研究人員最近開發齣一種新的圖像重建方法，可能有助於更好地診斷乳腺癌。這種基於深度學習的重建算法，通過允許圖像實時復原，剋服瞭多模態成像過程中的一個主要難題。

該研究結果於2022年2月24日發錶在Optica齣版集團期刊上。研究者們將這個新的算法命名 Z-Net ，並且描述瞭它是如何在一個結閤瞭光譜信息和平掃（非增強）磁共振（Magnetic Resonance Imaging, MRI）的成像平台上工作，以提高圖像對乳腺癌的篩查能力。

Z-Net深度學習算法對光譜和MRI圖像信息進行實時重建 | 參考文獻[1]

“我們前期開發的 近紅外光譜斷層掃描 （Near Infrared Spectral Tomography，NIRST）和 MRI成像平台 已經顯示齣瞭優秀的前景，但是由於圖像重建時間較長，花費精力較多，很難將其運用到日常的臨床診斷工作中。”領導該團隊的達特茅斯學院Keith Paulsen 教授解釋說，“為瞭解決這些問題，我們設計瞭一種深度學習算法，該算法結閤 MRI 的解剖圖像數據來指導NIRST 圖像的形成，從而不需要對組織中的光傳播進行復雜的建模。”

Paulsen教授和來自北京理工大學以及伯明翰大學的同事們報告顯示， 他們的新算法可以利用MRI引導的 NIRST成像數據區分良惡性的乳腺腫瘤 ，這些數據均來自患者的乳腺檢查。

“在乳腺癌的篩查和診斷中，Z-Net 可以使NIRST成為平掃（非增強） MRI的一個有效附加方法，因為它可以使MRI引導下的NIRST圖像近乎實時復原。”Paulsen教授說，“它也易於被應用於其他癌癥的篩查和有多模態成像數據的疾病診斷。”

深度學習的應用

如今，動態對比增強（Dynamic Contrast-enhanced，DCE)）MRI 被認為是最敏感的乳腺癌篩查手段。然而，DCE-MRI檢查需要靜脈注射造影劑，並有相當大的假陽性率。雖然平掃（非增強） MRI引導的NIRST提供瞭一種替代方案，並且不需要注射造影劑，也不存在電離輻射的影響，但是重建圖像需要運用到復雜的光傳播模型以及耗時的 MRI 圖像分析。

為此，研究者們試圖利用深度學習算法加快圖像重建的過程。深度學習是一種機器學習方法，它以類似於人腦運作的方式在信息片段之間建立連接，使研究人員能夠訓練他們的算法來識彆模式和復雜的關係。

“通過Z-Net 算法生成一張新圖像的時間 僅僅需要幾秒鍾 。”該研究的第一作者馮金超教授說，“此外，我們開發的機器學習網絡可以利用計算機模擬産生的數據進行訓練， 不需要從實際的病人檢查中獲取圖像 ，而後者需要很長的時間來收集和處理訓練數據。”

臨床試驗

完成算法訓練之後，研究人員使用的模擬數據證實，在消除漫反射光傳播模型以及不對MRI圖像進行分割的情況下，重建圖像的質量並不會降低。

接下來，研究者們進行瞭一項前瞻性的研究。他們將新算法應用於MRI引導的 NIRST數據，這批數據來自於兩個乳腺成像檢查：一個是由活檢確認的乳腺癌；另一個則是乳腺良性病變。研究結果顯示，新算法生成的圖像可以區分惡性和良性的乳腺癌病例。

利用Z-Net算法進行乳腺癌診斷 | 參考文獻[1]

“我們的方法具有診斷乳腺癌的潛力。”該研究的共同作者、同步開發磁共振成像和光學乳腺成像技術的開發者Shudong Jiang說，“研究結果還錶明，在臨床數據不足或無法用於深度學習算法的訓練時，大量的模擬數據也可以用於研究。”

目前，研究人員正在努力使這種新的圖像重建方法適用於3D數據，並計劃在不久的將來進行更大規模的臨床試驗。

參考文獻

[1] Jinchao Feng, Wanlong Zhang, Zhe Li, Kebin Jia, Shudong Jiang, Hamid Dehghani, Brian W. Pogue, and Keith D. Paulsen, "Deep-learning based image reconstruction for MRI-guided near-infrared spectral tomography," Optica 9, 264-267 (2022)

[2] https://www.eurekalert.org/news-releases/944396

編譯：四七

編輯：酥魚

排版：尹寜流

題圖來源：Flickr, Marco Verch Professional Photographer / CC BY-SA 2.0（https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/）

研究團隊

通訊作者 Kelth D Paulsen：達特茅斯學院生物醫學工程教授，達特茅斯蓋塞爾醫學院放射學教授，DHMC 高級成像中心科學主任，諾裏斯康頓（Norris Cotton）癌癥中心癌癥成像和放射生物學研究項目聯閤主任。Keith D Paulsen 教授是生物醫學成像和計算建模領域的知名專傢。他的研究重點是先進成像技術的開發和轉化，主要用於癌癥檢測、診斷、治療監測和手術指導。

第一作者 馮金超：北京工業大學信息部信息與通訊學院教授，博士生導師，副院長。主要研究領域為計算光學成像、微弱信號檢測與智能感知、人工智能和醫學成像等，並積極探索其在生物醫學成像領域中的應用。

論文信息

發布期刊 《光學》Optica

發布時間 2022年2月24日

論文標題 Deep Learning Based Image Reconstruction for MRI Guided Near Infrared Spectral Tomography

（DOI: 10.1364/OPTICA.446576）

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來自中國“祝融號”火星車的最新研究錶明：其著陸點相較其他火星著陸點具有更強的火星地貌特徵。其地錶由風或水塑造，這些初步發現錶明，祝融號將有望對火星北半球低地的錶麵環境演化帶來見解。前述發現於北京時間3月8日刊登在權威學術期刊《自然-地球科學》上。哈爾濱工業大學機器人技術與係統國傢重點實驗室/機電工程學院教授丁亮及其同事分析瞭“祝融號”在前60個火星日收集的著陸點區域測量結果，發現瞭著陸點區域相較其他火星著陸點地貌特徵更明顯的證據，並且研究瞭著陸地點火星土壤的物理性質與地貌特徵。 “天問一.......

兩會上的航天聲音｜火星采樣任務，載人空間站如何建成……

今天是太空與您相伴的【第1415期】正值兩會期間重磅信息在全國兩會密集釋放小太繼續為大傢帶來最近最熱的航天議題火星采樣返迴建成空間站分幾步艙內空間如何快來看看有沒有你關心的全國政協常委、中國探月工程總設計師吳偉仁我國計劃在2030年前實現火星采樣返迴任務，這項工程的難度比月球采樣返迴大很多，首先需要解決的問題就是要研製更大推力的運載火箭。後續，中國還準備進行太陽係邊際探測。 “太陽距離地球約1.5億公裏，這是一個天文單位。我們計劃於2049年實現‘雙百’目標，也就是在新.......

三八節王亞平送來祝福！長時間在軌會月經逆行？生理期吃避孕藥？

3月8日，一段由王亞平在空間站拍攝的視頻在網上引發瞭廣泛關注，她在視頻中說道：祝福全國乃至全世界婦女同胞們節日快樂！網友感謝這份來自空間站祝福的同時，也為我國女航天員的艱辛、不易由衷地佩服。 2021年10月16日我國神舟十三號載人飛船成功將翟誌剛、王亞平、葉光富3名航天員送往瞭天宮號空間站。按計劃3名航天員將執行6個月的太空任務，在2022年4月16日前後返迴地球。屆時，王亞平將成為我國執行航天任務時間最長的女航天員。據統計從1963年世界上第一位女航天員進入太空到現在總計有65名.......

全球量子網絡雛形？國際空間站將演示量子通信技術

2022年，國際空間站將開展一項名為“空間糾纏退火量子實驗”(SEAQUE)的小型實驗，在太空環境中測試量子通信技術和探測器修復技術，這可能為未來的全球量子網絡建設奠定基礎。在特定問題上量子計算機的運行速度有望比傳統計算機快上數百萬倍，分布式量子傳感器可以通過測量重力的微小變化，讓人們對地球和宇宙産生新的認識。但量子計算機和量子傳感器的通信都離不開專用的量子通信網絡。未來量子通信網絡的一個重要組成部分是太空節點，能夠利用自由空間光通信(Free Space Optical Communica.......

勇敢的她｜堅持60年用一生圓夢，82歲的她終於飛上太空

北京時間2021年7月20日晚9點12分，世界首富貝佐斯擁有的藍色起源新夏爾巴人號（New Shepard）成功飛上太空，最終安全降落。這次和貝佐斯一同完成太空之旅的還有一位美國前女宇航員、82歲高齡的Wally Funk。而此行也令Wally Funk成為人類曆史上首次飛上太空時年紀最年長的宇航員。 82歲高齡的Wally Funk乘坐世界首富貝佐斯擁有的藍色起源新夏爾巴人號（New Shepard）成功飛上太空，成為人類曆史上首次飛上太空時年紀最年長的宇航員。 60年前，身為NA.......