浙江大学吴丹教授团队与联影携手研发专为高时空分辨率神经成像设计的超高梯度性能磁共振成像系统 uMR NX Frontier，其具有国际人体磁共振最高梯度性能：最大梯度强度为 650 mT/m，最大切换率为 600 T/m/s。研究结果表示，uMR NX Frontier 在提升扩散磁共振成像和功能磁共振成像的信噪比和成像分辨率方面有极大优势，同时在基于扩散磁共振成像的微结构映射领域也将有独特优势。
近日，该研究成果以 “Developing an AI-empowered head-only
ultra-high-performance gradient MRI system for high spatiotemporal neuroimaging” 为题发表于国际权威期刊《NeuroImage》[1] (IF=5.70)。浙江大学生物医学工程与仪器科学学院吴丹教授为第一作者和通讯作者。
基于磁共振成像技术的脑图谱对于理解大脑组织、功能、认知和疾病至关重要。与临床磁共振成像不同，先进脑科学的研究依赖更高的时空分辨率来解读结构和功能的细节。由于高时空分辨率成像质量与系统的梯度性能密切相关，全球磁共振系统研发人员正致力突破当前梯度性能限制，从而更好地为先进脑科学研究提供支持。在此背景下，浙江大学吴丹教授团队携手联影研发了一套 AI 赋能的超高梯度性能头部专用磁共振系统 uMR NX Frontier，在人体磁共振系统上实现梯度场强 650 mT/m、切换率 600 T/m/s 的国际最高梯度场强性能 (图 1)。
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图1. 磁共振系统梯度性能发展图示。常见磁共振系统 (A) 发布年份，以及 (B) 最大梯度场强与 (C) 切换率
uMR NX Frontier 基于 3T 磁体平台系统，对梯度和射频系统等核心部件进行了全新设计。梯度系统方面，为满足超高梯度性能的需求，通过并联运行两个梯度功率放大器，实现了 7 MW 的超高功率输出。梯度线圈采用了三层结构设计，更好地贴近头部成像区、提高效率的同时，实现了针对洛伦兹力与外周神经刺激的灵活优化 (图 2)。射频系统方面，设计了一个高密度的 64 通道射频接收线圈，以提高信噪比并实现高加速系数。同时，射频接收装置采用了开孔设计，可使运动相机从线圈外部检测到患者头部的运动，从而通过 3D 光学跟踪实时有效地校正运动伪影 (图 3)。![]()
图2. (A) uMR NX Frontier 系统结构示意图; (B) 分轴以及 (C) 整合显示的 uMR NX Frontier 系统梯度线圈绕线图; (D) 梯度装置实物图![]()
图3. (A) 高密度射频接收线圈的 64 通道展示; (B) 打开与关闭状态下的射频接收装置实物; (C) 运动矫正开启前后的扩散加权图像与方向编码彩色图谱 [2]除了硬件系统的改进，uMR NX Frontier 开发过程中在成像技术上也有所发展。其配备的智能光梭成像技术 (AI-assisted Compressed Sensing, ACS)，通过卷积神经网络加速图像采集，在实现高质量快速成像的同时，最大限度地保持 SNR 和 CNR 的稳定 (图 4)。研究表明，ACS 最终可在大脑等部位达到 10 倍以上的加速系数。![]()
图4. 加速系数分别为 4.27 和 8.06 的 ACS 加速成像的示例。与传统的并行成像参考图像 (左) 相比，来自 ACS 的图像 (中和右) 实现了相近的图像质量uMR NX Frontier 所支持的超高梯度性能可在神经影像学的应用中带来诸多优势。在高分辨率功能磁共振 (fMRI) 中，提高的梯度场强与切换率可以有效增加 EPI 的读出效率，在改善 SNR、减少图像畸变的同时，实现亚豪米分辨率成像；在高分辨率扩散磁共振 (dMRI) 中，高梯度性能可带来更短的 TE 和更高的 SNR (图 5)，使得更精确的成像微结构变得可能。除此之外，更高的梯度性能使得 uMR NX Frontier 还可在层特异性 fMRI、dMRI 与亚豪米纤维追踪等应用场合发挥重要作用。
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图5. uMR NX Frontier 相对于常规临床系统 (80 mT/m 和 200 T/m/s) 的 SNR 增益。该结果通过在不同分辨率 (1×1、1.2×1.2、1.5×1.5、2×2 mm) 和 b 值 (b = 0、1K、3K、5K 和 10K s/mm2) 下模拟标准fMRI序列 (GRE-EPI) 和 dMRI 序列 (SE-EPI) 得到高梯度性能所带来的独特优势使得 uMR NX Frontier 在基于扩散磁共振的微结构评估领域同样有着较大的应用潜力。扩散磁共振信号随着扩散时间 t，扩散权重矢量 q 的改变揭示了不同尺度下的微观结构信息，这二者构成了磁共振信号的 q-t 二维参数空间。高梯度场强允许在短的扩散时间达到高 b 值，使得基于扩散时间的 t 空间成像具有更好的小结构对比度和灵敏度；而在基于扩散权重矢量的 q 空间成像中，高度性能提供的灵活性使得探索高 b 值下的复杂微结构模型成为可能。此外，uMR NX Frontier在加速 q-t 空间采样方面引入了创新，通过整合深度学习策略，大大减少扫描时间的同时，保持了拟合的精度，这对于将先进的 dMRI 模型转化为临床实践至关重要。uMR NX Frontier 的超高性能促使高时空分辨率 MRI 取得重大飞跃，使得成像速度更快、分辨率更高、微结构评估更加精确，是研究神经科学的一大利器![1] Wu, D., Kang, L., Li, H., Ba, R., Cao, Z., Liu, Q., Tan, Y., Zhang, Q., Li, B., & Yuan, J. (2024). Developing an AI-empowered head-only ultra-high-performance gradient MRI system for high spatiotemporal neuroimaging. NeuroImage, 290, 120553.
[2] Chen, H., Dai, K., Zhong, S., Zheng, J., Zhang, X., Yang, S., Cao, T., Wang, C., Karasan, E., Frydman, L., & Zhang, Z. (2023). High-resolution multi-shot diffusion-weighted MRI combining markerless prospective motion correction and locally low-rank constrained reconstruction. Magnetic resonance in medicine, 89(2), 605-619.
