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Zhang D, Duan C, Anazodo U, et al. Self-supervised anatomical continuity enhancement network for 7T SWI synthesis from 3T SWI[J]. Medical Image Analysis, 2024, 95: 103184. DOI:10.1016/j.media.2024.103184
本文提出了一种新的自监督解剖连续性增强（SACE）网络，旨在将3T磁共振成像（MRI）的易感性加权成像（SWI）合成为7T SWI。由于在神经疾病诊断中的灵敏度较高，7T SWI成像模态受到广泛关注，但受限于在临床诊断中的普及度。当前主流技术主要关注在传统MRI模态的7T合成，而SWI合成则面临数据量有限以及组织不可见等问题的挑战。SACE网络通过两个预训练任务，由较丰富的3T SWI数据辅助合成7T SWI图像：第一个是形态学平衡的任务，需要消除冗余图像模式的同时保留关键形态，防止图像模糊；第二是相邻切片的对齐任务，通过预测差异场来改善在单一切片中不可见组织的合成。此外，该方法还结合了临床知识和脑亚结构图谱，创新性地增强了临床相关特征。
本工作结果用97个案例（5 495张切片）的数据集进行了评估，该方法实现了23.05 dB的峰值信噪比和0.688的结构相似性指数（SSIM），优于现有7T MRI合成技术。临床评估展示了合成7T SWI在临床上的有效性，并展现了其在临床应用中的潜力，为神经疾病诊断提供了一种新的工具。
图片摘要（来自原文“Self-supervised anatomical continuity enhancement network for 7T SWI synthesis from 3T SWI”）
总的来说，该工作提出了一种由3T SWI数据合成7T SWI的新方法，通过自监督学习和预训练任务优化了合成图像的质量，并通过临床评估验证了其有效性。这种方法有望在临床实践中提供新的诊断工具。
（编译：张栋 审核：吕晗）
张栋
清华大学生物医学工程博士，首都医科大学附属北京友谊医院精准与智慧影像实验室实习研究员。研究方向：磁共振图像处理、光声显微成像。
吕晗
首都医科大学附属北京友谊医院科技处副处长、放射科副主任医师、博士生导师。兴趣方向：影像信息学。主持国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目等8项，在柳叶刀子刊等国际知名学术期刊上发表多篇论文，其中以第一作者发表的单篇最高被引用次数近600次，撰写指南共识7部。获国家科技进步二等奖（排第7）、2次荣获国际磁共振协会“临床研究奖”等。
杂志介绍
《数字医学与健康》（CN 10-1909/R，ISSN 2097-3349）是由中国科协主管、中华医学会主办的多学科交叉性学术期刊。本刊已被“中华医学期刊全文数据库”“维普中文期刊资源数据库”“万方数据库”收录。
办刊宗旨：聚焦国内外数字医学和健康领域的最新发展方向，刊载数字医学和健康领域的新理论、新技术、新方法，打造学术与技术的交流与合作平台，助力“健康中国”战略。
报道范围：国内外数字医学和健康领域前沿进展；数字和信息技术在公共卫生、疾病预防、健康管理、精准医疗、辅助决策、药物研发、临床科研、行业治理、医院管理、医学教育、医疗保险、数据管理及安全等领域的应用；医学和健康与现代信息学等相关学科交叉领域的新理论、新技术、新观点等；数字医学和健康领域的国家政策和法规、行业标准和共识、循证指南、伦理要求及产业信息。
主要栏目：述评、专家笔谈、标准与规范、论著、研究方法与报告、综述、产业研究、未来医学、技术介绍与评估、伦理与监管、讲座、文献速览等。
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