医学院洪波课题组跨学科合作采用深度学习方法解决功能磁共振缺损信号修复难题


功能磁共振成像是通过血氧信号探测大脑功能活动的常用方法,无创而且空间精度高,在脑科学研究和脑疾病诊疗中具有广泛应用。然而,功能磁共振采集到的大脑活动信号常常会受到磁化率伪影、金属植入物的干扰,造成局部的信号扭曲甚至缺损。神经外科临床诊疗中,难治性癫痫患者为了进行手术规划而植入的颅内电极、帕金森病人为了缓解震颤而植入的深部脑刺激器,这些植入物及其导线和连接器,都会对功能磁共振信号产生干扰,严重妨碍了通过功能磁共振成像评价和研究病人的脑功能网络,并可能导致对研究结果的误读。

近日,清华大学医学院洪波团队、航天航空学院李路明团队与河南省人民医院王梅云团队、哈佛大学医学院Martinos影像中心刘河生团队合作,采用生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN) 模型,对临床上部分信号缺损的静息态功能磁共振信号的实现准确修复。

2020-10-10

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