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      基于隐式神经表达的自由呼吸动态磁共振成像：动态磁共振成像作为临床中用于捕捉组织结构与动态变化的重要成像手段，长期以来受限于数据采集速度慢、呼吸等生理运动复杂等问题，难以同时兼顾高空间与时间分辨率，尤其是在自由呼吸场景下成像时，图像易出现模糊与伪影, 严重制约了其在心脏、腹部增强等动态成像场景中的临床应用。近年来，基于深度学习的动态磁共振重建方法通过学习大规模训练数据的图像先验信息，在高倍加速重建中取得了显著进展。然而，这类监督式方法依赖充分采样的训练数据，难以适应不同扫描条件与运动状态下的数据分布差异；同时，这些方法通常假设线圈灵敏度在时间上保持不变，而忽略了自由呼吸过程中器官位移所引起的线圈-组织耦合关系动态变化带来的时变特性，从而引入重建误差，限制了其在真实临床场景中的可靠性。

      为了克服上述挑战，PC28开奖网 /磁共振诊疗高端技术国家工程研究中心的魏红江教授团队在《Medical Image Analysis》期刊上发表文章Free-breathing dynamic MRI reconstruction via joint time-dependent coil sensitivity estimation using implicit neural representation [1]，提出了一种名为IMJ-PLUS的无监督动态磁共振重建方法，通过联合建模时变线圈灵敏度与图像序列的背景和动态组分，在无需任何训练数据的前提下实现了高质量、加速高达49倍的自由呼吸动态成像，有效解决了现有深度学习方法在动态成像上泛化性和运动鲁棒性方面的难点。

      该方法基于隐式神经表示（Implicit Neural Representation, INR）的思想，将动态磁共振图像及线圈灵敏度图统一建模为从时空坐标到信号强度的连续函数，有效挖掘了图像在时空维度的隐式连续性先验。通过引入低秩加稀疏分解框架，有效分离并正则化背景缓慢变化成分与动态显著变化区域，增强了模型对运动细节的敏感性与重建保真度。同时，通过INR进行线圈灵敏度图的动态联合估计，显著缓解了传统方法因静态灵敏度假设带来的重建伪影。上述策略协同作用，极大提升了高加速倍数下自由呼吸动态磁共振的重建质量与鲁棒性。

图1 所提出方法示意图。

      文章展示了该方法在回顾式屏气心脏数据以及前瞻式自由呼吸肝脏动态对比度增强数据和心脏数据中的重建结果，验证了其在不同应用场景下的强大性能。相较于其他非监督式重建方法及监督式深度学习方法，IMJ-PLUS展现出更强的伪影和噪声抑制能力，并具有更佳的泛化性能。此外，本文还展示了IMJ-PLUS联合估计的时变线圈灵敏度图，证明了其能够准确捕捉自由呼吸过程中由器官位移引起的线圈-组织耦合关系变化，从而提供比传统静态灵敏度图假设更为精确的重建结果。这些结果不仅证实了IMJ-PLUS在处理运动敏感性成像任务上的优越性，也揭示了该方法在进一步提升自由呼吸动态磁共振成像质量方面的潜力。

图 2 IMJ-PLUS与其他对比方法在回顾式屏气心脏数据上重建结果示意图。图中分别展示了两种加速倍率（AF=11.7以及18.9）下的重建结果。

图3 IMJ-PLUS与其他对比方法在前瞻式自由呼吸（a）肝脏动态对比增强数据和（b）心脏数据上的重建结果示意图。

图4 IMJ-PLUS估计的线圈灵敏度图（幅值与相位）。（a）屏气心脏数据上，与参考方法ESPIRiT的比较；（b）自由呼吸腹部数据上，与预先估计的静态灵敏度图的对比。

      综上所述，所提出的IMJ-PLUS方法通过隐式神经表示联合估计图像的背景、动态分量和时变线圈灵敏度，实现了高加速倍率下自由呼吸动态磁共振的高质量重建，显著提升了成像的时空分辨率与运动鲁棒性。该方法无需任何训练数据，在屏气心脏成像与自由呼吸腹部动态增强等多样化临床场景中均表现出优异且稳定的重建性能，充分展现了其在自由呼吸等复杂生理运动条件下广泛应用于更多动态磁共振场景的临床潜力。

      [1] Shen X, Feng J, Li Z, Zou Q, Zhang Y, Wei H. Free-breathing dynamic MRI reconstruction via joint time-dependent coil sensitivity estimation using implicit neural representation. Medical Image Analysis. 2025. doi: //doi.org/10.1016/j.media.2025.103847.

      课题组介绍：

      上海交通大学魏红江团队长期致力于定量磁共振成像。提出了3D多对比定量同步成像技术，实现了体素内多成分的精准同步定量成像和解析，单次扫描完成T1mapping、T2mapping、T1w、T2w、T2*、电导率、QSM+、QSM-等多模态成像，在脑科学研究中极具应用价值，有助于实现脑疾病的精准诊疗。

      论文链接：//doi.org/10.1016/j.media.2025.103847