使用革命性地震成像技术的人脑高度详细的图像

伦敦帝国理工学院和UCL研究人员表示，他们的概念验证研究已于2020年3月6日发表在NPJ Digital Medicine上，为人脑高保真临床成像的发展铺平了道路。现有技术。

与现有的大脑成像方法（如MRI，CT和PET扫描）不同，该技术可以应用于对任何患者进行成像，并且可能适合对高依赖患者进行连续监测。它可以由相对较小的设备提供，这也有可能使它通过救护车携带起来，并能够在到达医院之前进行快速调查。

研究人员有信心该技术将是安全的，因为声波已经用于超声波扫描，并且该技术使用类似的声强。超声波无法轻易穿透骨头，而设计成可以像头盔一样佩戴的新设备能够克服这一障碍。

（a）模仿人体大脑主要组织类型的声学特性的幻像组件的示意图。（b）灰质模拟物构造过程的详细信息，可作为重建结果几何的参考。

这种新方法在接受卒中检查的患者中具有特殊价值，这是导致死亡的第二大原因，也是成人神经系统残疾的最常见原因。在这种情况下，快速，普遍适用的高保真成像必不可少。

帝国大学地球科学与工程系的主要作者LluísGuasch博士说：“一种已经改变了一个领域的成像技术-地震成像-现在具有改变另一个领域-大脑成像的潜力。”

美国国家卫生研究院UCL医院生物医学研究中心主任布莱恩·威廉姆斯教授说：“这是脑成像领域的一个非凡而新颖的发展，它具有巨大的潜力，可以在常规临床实践中提供可访问的脑成像，以评估大脑在头部外伤，中风和各种脑部疾病中的表现。

“如果这能兑现其诺言，那将是一个重大进步。这也很好地说明了工程师和临床医生之间的协作如何使用另一个科学领域的方法将突破性的创新引入医疗保健。”

超越学科

地球科学家使用地震数据和一种称为全波形反演（FWI）的计算技术来绘制地球内部的地图。来自地震探测器（地震仪）的地震数据被插入FWI算法中，该算法提取地壳的3D图像，这些图像可用于预测地震并搜索油气藏。

现在，帝国研究人员已将此方法应用于医学成像，开发了一种使用声波的方法，其最终目的是产生大脑的高分辨率图像。

头盔内衬一系列声换能器。

他们制造了头盔，内衬一系列声换能器，每个声换能器都通过头骨发送声波。记录通过头部传播的超声能量，并通过头盔将其馈送到计算机中。然后使用FWI分析整个头骨上的声音回响，从而构造内部的3D图像。

研究人员在一个健康的志愿者身上测试了他们的头盔，发现所记录信号的质量足以使算法生成详细的图像，并且他们相信从大脑中散发出来的能量将是可以解释的。

通过计算机建模，他们还发现可以获得声音频率低至足以以安全强度穿透头骨的高分辨率图像。

对于没有颅骨模拟（a）和颅骨模拟（b）的软组织体模，使用提议的技术（全波形反转，FWI）重建结果的比较。图像之间的形状差异是由于软体模在插入刚性颅骨套内期间受到压缩和变形而引起的变化。

他们基于不同类型的人类大脑组织的特性创建了详细的计算机模拟，以建立声波对合成大脑的高分辨率图像有效的方法。

瓜施博士说：“这是FWI首次应用于人类颅骨内部成像的任务。FWI通常在地球物理学中用于绘制地球结构图，但是我们由地球科学家，生物工程师和神经病学家组成的跨学科协作团队正在使用它来创建一种安全，廉价且便携式的方法来生成人脑的3D超声图像。”

潜在的临床用途

磁共振成像（MRI）通常是获取大脑高分辨率图像的最佳方法，目前对许多神经系统疾病（包括中风，脑癌和脑损伤）的研究必不可少。

但是，MRI需要大型，复杂，昂贵，不可携带的机器，冷却至绝对零以上三度以上，并且不能用于无法严格排除存在金属植入物或异物的患者。这使得意识潜在改变的患者（例如怀疑中风的患者）难以或不可能紧急使用。

研究人员说，如果在人体试验中证明成功，他们的设备将克服这些障碍。

跨头部传输后的离体和计算机数据。 a）离体实验室实验的几何形状。 b）在没有头骨的情况下由中央换能器在实验室中记录的数据。 c）用头骨记录的等效离体数据。 d）与头骨等效的计算机数据。 e）实验室的离体数据记录在带有头骨的精细采样线性阵列上。 f）在3D中模拟的等效数值数据。物理头骨和数值模型名义上是相同的，但在细节上有所不同，并且数值模型不包括物理换能器及其支持硬件的散射影响。图b–d归一化为其最大幅度； b中的未归一化幅度大约是c中的未归一化幅度的五倍。

研究的共同作者，UCL的Parashkev Nachev教授说：“这生动地说明了医学先进计算的强大功能。将算法创新与超级计算相结合，可以使我们从安全，相对简单，完善的物理学中检索大脑的高分辨率图像：声波在人体组织中的传输。

MRI的实用性将始终限制其适用性，特别是在及时干预影响最大的急性环境中。神经病学一直在等待一种新的，普遍适用的成像方式：全波形反转很可能是答案。”

接下来，研究人员将建立一个用于正常人脑实时成像的新原型，作为可在临床环境中进行评估的设备的第一步。

参考：LluísGuasch，OscarCalderónAgudo，Meng-Xing Tang，Parashkev Nachev和Michael Warner的“人脑的全波形反演成像”，2020年3月6日，npj Digital Medicine.DOI：
10.1038 / s41746-020-0240-8