4月2日下午，磁共振成像技术与临床应用研究生学术交流论坛在上海交通大学生物医学工程学院Med-X研究院顺利举办。本次学术论坛以磁共振成像技术与临床应用为主题，旨在为进行磁共振成像相关研究的学生搭建学术交流平台，分享学术成果，促进学术合作。论坛上共有十二名研究生做学术报告，吸引了近40名学生参与学习交流。

      生物医学工程学院杜一平教授出席活动。会上，杜老师认为在这样的学术交流活动中，同学们互相分享研究进展与研究心得，能够帮助大家共同了解领域前沿研究，探讨共同遇到的科研难题，促进各个课题组之间的交流与合作，鼓励大家以后积极举办并参加这类型活动。

冯瑞敏分享了一种无监督的用于磁共振加速的深度学习方法，该方法使用隐式神经表达的概念对重建问题进行建模，图像重建结果证明了该模型的有效性。

张明介绍了一种无监督的用于重建定量磁化率成像的深度学习方法，定性和定量的结果证明了模型的有效性。

李政皓分享的内容是基于复数GRE数据和T2mapping建模的顺磁性和逆磁性物质分解方法，该方法有效区分了顺磁性物质和逆磁性物质，提高了磁化率定量结果的准确性

丁泽康介绍了基于超短回波时间序列的肺部磁共振高维动态成像研究，该项研究解决了磁共振肺成像中质子密度低、信号衰减快以及呼吸和心跳运动等问题，实现了人体全肺高维动态成像。

冯文龙介绍的研究使用非笛卡尔双翻转角多回波序列实现了三维全脑多参数同步定量成像，定量结果准确，扫描时间缩短为两分钟。

王晟同学介绍了一些学习算法在健康领域的低效和可能的解决方案，通过向人类模仿，学习算法还有很大的进步空间。

2022年毕业于交大生物医学工程学院，目前就职于联影中央研究院的林增萍介绍了她在李瑶教授指导下开展的研究生论文工作：基于快速高分辨MRSI的缺血性卒中发病时间预测研究；研究发现，脑卒中患者缺血病变内的神经代谢物浓度具有时间依赖性的变化趋势，可以很好地区分早期(0-6h)和晚期(6-24h)的超急性患者，且有助于临床上评估缺血性卒中后神经元和神经胶质细胞损伤。该项研究已入选2023年ISMRM Young Investigator Award finalist。

庄惠翔介绍的研究对基于生成模型的无监督病灶分割算法设计进行探究，通过大量正常脑影像的先验信息，利用子空间结合生成对抗网络逐渐获得更加精准的后验信息的估计。该项研究在仿真病灶数据集，真实脑卒中、脑肿瘤等公开数据集进行了对比实验，实验证明利用该研究方法估计的后验信息能获得比同类型最先进方法更准确的分割。

李硕的研究利用深度网络挖掘水脂图像稀疏性，同时采用水脂信号模型引导图像重建，将模型引导与深度学习相结合，实现8倍加速的Dixon脂肪定量成像。

王志俊介绍了并行非笛卡尔空时字典学习网络的研究。着重讲解了如何针对并行非笛卡尔场景设计算法，如何结合字典学习和神经网络提升性可解释性、实现更高的加速倍率或重建质量。同时针对如何提升未来研究的创新性展开了讨论。

高娟针对心脏T1定量成像应用中，局部低秩约束结合并行成像方法存在的不足，提出基于局部低秩张量约束的方法。实验结果表明提出的方法可以在高倍加速下更好的保留图像细节结构信息。

何钊介绍了冯原老师课题组在实时磁共振引导的脑组织介入方向的工作，包括在实时磁共振介入图像重建算法研究，磁兼容远程介入驱动装置设计，以及实时磁共振介入成像系统等方面的最新进展。未来课题组将会继续开展三维实时磁共振介入图像重建，以及介入图像分割及三维可视化等方面的工作。

本次学术交流论坛中的报告内容充实丰富，为大家今后开展相关研究提供了宝贵经验，提高了学院的学术氛围。这样的学术交流论坛为同学们进行学术交流、分享学术成果、促进学术合作提供了一个很好的平台。

供稿单位：杜一平课题组

作者：丁泽康

审核：杜一平

编辑：何牧航