磁共振虚拟仿真技术的应用

磁共振虚拟仿真技术的应用

陈国勇1,汪红志2,唐鹤菡1,袁元1,蔡磊1,潘志祥1,王紫薇1,李真林1

1. 四川大学华西医院 放射科,四川 成都 610041;2. 华东师范大学上海市磁共振重点实验室,医学影像人工智能研究中心,上海 200062

[摘 要]虚拟仿真是除了理论和实验之外的第三种研究手段,广泛应用于诸多领域的各个研发环节。本文介绍了虚拟仿真技术在磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)领域的发展情况和现状、磁共振虚拟仿真平台的开发思路和开发流程,以及磁共振虚拟仿真平台在MRI原理可视化批量化实验教学方面的应用效果。另外,还提到人工智能(Artificial Intelligence,AI)。除了教学应用外,虚拟仿真技术在AI+MRI医学影像智能诊断的样本增广、提高临床MRI的扫描效率等方面也有着很好的应用前景。

[关键词]磁共振成像;虚拟仿真;批量化实验教学;AI+MRI样本增广;理论可视化

引言

虚拟仿真是除了理论和实验之外的第三种研究方法,广泛应用于科技、国防、工业及其他人类生产生活的各个方面[1]。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一门量子物理学、医学、数学、电子技术学和计算机技术等诸多学科交叉的综合性学科,数据样本巨大,理论抽象,其设备昂贵,结构复杂,虚拟仿真技术贯穿于磁共振设备论证、研制、生产、使用和维护等全过程[2-3]。虚拟仿真技术也用于MRI过程,用于成像方法或成像序列的仿真研究[4-10]。国际国内开展的磁共振虚拟仿真研究,其目的是为磁共振序列方法研究提供仿真对比研究,是离散的知识点可视化,没有形成系统性,也无法全部展现复杂的MRI原理和整个成像过程,针对磁共振抽象理论可视化的批量实验教学目的的研究屈指可数。为了很好地将虚拟仿真技术应用到磁共振原理教学中,在台式MRI教学仪的基础上进行全功能模拟仿真,将样品、硬件、环境以及扫描参数有机地融合到数学模型中,再通过GUI界面编程,界面模拟仿真台式磁共振教学仪软件的界面,参数名称和设定范围也都基本一致,可完成磁共振虚拟仿真实验平台的开发[11-12]。应用该仿真平台,不需要任何硬件支持,学习者可以得到与操作真实教学仪完全相同的实验体验,且实验过程、实验结果与真机基本一致。

1 磁共振虚拟仿真实验平台开发思路

传统的虚拟仿真是基于动画、声音、视频等多媒体技术,主要强调实际可见的结构、场景以及流程的感性认知模拟,图像也主要来源于临床设备,采用预先存储然后选择调用的模式,数量有限,且无法体现数据获取和图像重建过程。

基于数值仿真技术的磁共振虚拟仿真实验平台是指通过一套不需要任何硬件设备支撑就可以完成实验项目的计算机虚拟软件,与真实的仪器一样具有交互式操作界面,将真实临床界面的固化操作转变为原理参数的开放式操作,通过改变参数,可以观察磁共振数据采集、信号处理、图像重建及图像权重变化的整个过程,了解参数改变导致磁共振信号和图像变化的本质,达到通过实验更好地掌握原理的目的,在完全脱离硬件设备的情况下,获得与硬件成像教学仪相仿的实验效果[13-14]。为磁共振原理教学提供了一个更快速、高效的实践操作平台。图1为基于数值仿真技术的磁共振虚拟仿真实验平台设计思路。

图1 基于数值仿真技术的磁共振虚拟仿真实验平台设计思路

2 磁共振虚拟仿真实验平台在磁共振理论教学中的应用

MRI原理涉及大量的物理学、数学及电子计算机技术等理工科知识,其成像原理内容十分复杂抽象[15-16],对于医科学生来说,如不借助具象化的实验教学,很难理解和掌握,传统单一的理论教学严重影响学生的学习积极性和教学效果。此外,临床磁共振设备厂商为了降低操作难度,提高使用效率,通常将扫描序列包和扫描参数进行固化,学生难以通过具体图像的特点调整序列参数,不利于学生对成像原理以及参数对图像影响的理解。因此,临床磁共振设备并不能很好地用于MRI理论教学。

为了解决以上问题,提高磁共振理论的教学效果,小型磁共振实验仪被广泛应用于实验教学,其具有价格相对较低、参数能够任意更改和设置、数据采集过程比较开放等优势。虽然取得了良好的教学效果,但其仍然存在许多不足[17],主要表现为:① 专用磁共振实验教学仪价格较高,不能开展规模化的实验教学;② 实验教学仪一些硬件指标无法满足高端成像序列的要求,无法实现全部的磁共振理论教学;③ 实验教学仪进行某些实验的时间太长,教学效率低;④ 实验教学仪容易出现故障,教学效果得不到保障。

基于数值仿真技术的磁共振虚拟仿真实验平台完全可以避免使用硬件教学仪可能存在的场强不均匀、成像速度慢及教学仪数量不足等问题,在完全满足和实现硬件实验仪所有实验功能的同时,还可实现原来硬件实验仪无法实现的所有磁共振高端成像序列的实验。在实验过程中,通过选择和采用加速模式,磁共振虚拟仿真实验平台可实现与实际磁共振序列参数完全相同的实验模拟效果,极大地提高了实验效率;在成像过程中,磁共振虚拟仿真实验平台可以对不同场强、磁场均匀性及电子学噪声程度等影响MRI的常见因素进行仿真模拟,对相同样品或不同组织设置不同的序列和参数进行成像效果对比,有助于帮助学习者了解不同技术参数、不同序列及不同组织和环境因素对磁共振信号和图像的影响,从而让学习者可以直观、全面地了解MRI的整个过程及其影响因素。

磁共振虚拟仿真实验平台可在大大降低成本的前提下,允许开展大批量、高质量、高效率、高端的模拟教学实验。目前,通过磁共振虚拟仿真平台能够开展和实现的虚拟仿真实验主要有电子匀场、测量FID信号频谱、测定拉莫尔频率、确定射频脉冲角度、常用序列的各种权重成像、脂肪抑制和水抑制技术、半傅里叶采集技术以及显示卷褶伪影、化学位移伪影、截断伪影等[18](图2~3)。

图2 测量FID 信号频谱

图3 截断伪影显示

磁共振虚拟仿真实验平台已在全国多所院校与医院投入使用,其中包括四川大学华西医院、山东第一医科大学、首都医科大学、西安医学院、美国麻省大学、江西中医药大学、河北医科大学、广西医科大学、中国医学科学院肿瘤医院、齐鲁医药学院等,基于该仿真实验平台的实验教材也已在人民卫生出版社出版[19]

3 磁共振虚拟仿真技术在AI+MRI样本增广的应用

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是近来兴起的各个领域都研究很热的项目。其中,训练样本是AI研发的关键因素,基于AI+MRI的影像诊断项目也得到相应的研究和开发,在研发过程中,一个最主要的瓶颈问题是训练样本类型以及有效标注数量均难以满足其研发需求。基于磁共振虚拟仿真技术的思路,应用临床磁共振设备对健康志愿者或阳性病例进行常规和有针对性的、重点突出病变区域的磁共振定量扫描,获取正常志愿者和病灶区域的物理信息,利用磁共振虚拟仿真技术对采集到的信息(相当于数字人体样本)进行虚拟扫描和数据采集,对原始数据进行相应的整合和处理后获得各向同性且具有高分辨率和高信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的横向弛豫时间(T2)、纵向弛豫时间(T1)、质子密度(Pd)以及表观扩散系数(Apparent Diffusion Coefficient,ADC)等物理信息的多维数据矩阵,通过虚拟重建得到大量不同参数、不同序列的各种加权磁共振图像。这些图像的权重、分辨率、SNR和b值等各不相同,因此可极大地增广训练样本的种类和数量。

选择感兴趣内边界显示最为清晰的图像种类,让经验丰富的影像科医生和技师对感兴趣区边界进行手动勾画,同时通过轨迹跟踪形成三维mask标注矩阵,作为其他种类磁共振图像的勾画标注模板,由于信息来源于同一个病例,因此只用进行一次标注就可完全覆盖此次生成的所有样本标注,从而实现快速、高效、经济的磁共振样本增广和批量标注模型。

磁共振虚拟仿真技术以临床少量阳性病例作为输入,进行样本增广和有效标注,能够很好地输出足够数量的不同种类和权重的磁共振图像,为基于AI+MRI的影像诊断研发提供大量且有效的训练数据,有效减少了AI对实际扫描样本数量的要求,极大地节约了时间成本和经济成本[20]。AI+MRI训练样本增广与批量标注的具体流程如图4所示。

4 磁共振虚拟仿真在临床磁共振扫描和数字图谱中的应用

GE公司的Magic序列[21],一次扫描可获得六个序列图像,其本质就是磁共振虚拟仿真成像技术。一次扫描得到受检部位的每个体素的基本组织参数图(如T1、T2、Pd、ADC等),然后由计算机虚拟技术计算得到不同序列不同参数下的各种权重图像,如T1WI、T2WI、T1-Flair、T2-Flair、STIR、PdWI等。同样,Siemens公司和Philips公司的mapping技术,则是先分别通过T1-mapping和T2-mapping技术得到T1、T2和Pd图像,再经专用的后处理虚拟软件计算得到不同权重的图像。

图4 AI+MRI训练样本增广与批量标注

基于磁共振虚拟仿真技术,对于正常人体或典型疾病病灶部位,经过高分辨各向同性的mapping技术后,将形成一个数字人体模型。应用该模型,可以完成数字磁共振图谱的研发。相对于目前的纸质版图谱而言,该数字图谱能够获得任意断面、任意序列和任意权重的磁共振图像,理论上可以输出无限多幅图像,对于医学影像诊断医生和影像技师的培养以及非常见磁共振图像的对比研究具有潜在价值。

5 讨论

随着计算机技术的不断发展,虚拟仿真技术很早就开始用于系统或方法开发中的数值计算模拟和验证对比,比如核物理与核技术系统的研究开发等。但将数值模拟应用于抽象理论和大型设备系统的实验教学,则非常少见。

2018年,在第十一届“中国大学教学论坛”上,教育部高教司司长提出了建设中国五大“金课”的规划,并作题为《建设中国金课》的报告,其中建设虚拟仿真“金课”,是一大重要任务和目标,报告强调虚拟仿真是一种新的教育生产力,虚拟仿真“金课”的开设是“智能+教育”的创新一招,建设虚拟仿真“金课”,可有效破解高校实验实训教学老大难问题,使原来“做不了”“做不上”“做不好”的实验实训教学得以很好地解决[22]

磁共振虚拟仿真实验平台切合虚拟仿真“金课”开设的要求,具有很强的前沿性和创新性。该平台应用虚拟仿真技术解决磁共振理论教学中的实际问题,通过开展磁共振预扫描、成像以及伪影成因分析等实验项目,帮助学生了解MRI的整个过程,并可通过调整参数观察信号和图像变化规律,将空洞抽象的磁共振理论内容形象化、具体化、可视化,让学生更好地实现对磁共振理论知识的学习、理解和掌握,能有效激发学生的学习积极性和主动性。

AI是最近各个领域都很火的研究项目,训练样本是其研发的关键因素,磁共振虚拟仿真技术能够很好地解决训练样本的有效标注数量和类型无法满足研发需求的瓶颈问题,具有很高的实用价值。快速高效的临床磁共振扫描一直是各大医疗机构及磁共振设备生产厂商极力追求的目标,近年发展起来的很多快速成像序列,其理论基础和本质都是虚拟仿真技术在临床磁共振中的应用。

6 讨论

磁共振虚拟仿真技术主要面向磁共振抽象理论的批量化可视化实验教学需求,创新性地开展了相关磁共振虚拟仿真实验平台的开发工作和教学实践,极大地提升和增强了学生的学习兴趣和主动性,教学效果得到了显著提升。该项目的实施,对于涉及到大型昂贵设备、占用场地大、有电离辐射伤害、有危险性、实验效率低、数据样本巨大、理论抽象、至大或至微时空等相关学科的实验教学,应用科研常用的虚拟仿真技术开展仿真实验平台开发和实验项目建设,具有较好的借鉴意义。

此外,磁共振虚拟仿真技术在AI+MRI医学影像智能诊断的样本增广、提高临床MRI的扫描效率等方面有着极其广阔的应用前景。

但仿真技术的本质还是仿,与真实设备还是有区别,只有不断地逼近真实,提升仿真对象的逼真度,其应用价值才会越来越高。对于不同的仿真系统,其逼真度的决定因素也有不同。磁共振虚拟仿真的原始数据采集和图像重建都是确定性的,其逼真度和真机差异不大,影响其仿真效果的主要因素是扫描样本,即数字人体模型的构建。构建一个能完全反应真实人体,尤其是典型疾病病灶的人体模型,将进一步提高磁共振虚拟仿真技术的应用价值。

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Application of Virtual Simulation Technology of Magnetic Resonance

CHEN Guoyong1, WANG Hongzhi2, TANG Hehan1, YUAN Yuan1, CAI Lei1, PAN Zhixiang1, WANG Ziwei1, LI Zhenlin1

1. Department of Radiology, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu Sichuan 610041, China; 2. Shanghai Key Laboratory of Magnetic Resonance, East China Normal University, Shanghai 200062, China

Abstract: Virtual simulation is the third research method besides theory and experiment, which is widely used in various research and development links in many fields. This article introduced the development and status quo of virtual simulation technology in the field of magnetic resonance imaging (MRI), the development ideas and development process of virtual simulation platform of magnetic resonance, and the application effect of virtual simulation platform in the visualization and batch experimental teaching of MRI principle. Moreover, artificial intelligence (AI) was also mentioned. As a matter of fact, virtual simulation technology has a broad application prospect in the intelligent diagnosis of AI+MRI medical images and improving the scanning efficiency of clinical MRI.

Key words: magnetic resonance imaging; virtual simulation; batch experimental teaching; AI+MRI sample augmentation; theoretical visualization

[中图分类号]R445.2

[文献标识码]A

doi:10.3969/j.issn.1674-1633.2020.10.010

[文章编号]1674-1633(2020)10-0055-04

收稿日期:2020-08-25

基金项目:四川省教育厅高等教育人才培养质量和教学改革项目(JG2018-45);四川大学未来教育研究专项(SCUFER2019006)。

通信作者:李真林,教授,主要研究方向为CT低剂量、灌注,MRI功能和分子成像等。

通信作者邮箱:lzlcd01@126.com

本文编辑 韩莹