脑灌注技术在脑肿瘤的山东省立神经授团精准诊疗以及预后评估中扮演着重要的角色 。尽管临床指南推荐使用脑灌注技术
，医院影像但目前临床上尚没有作为脑肿瘤常规检查项目开展，外科当医生需要进行脑灌注评估时 ，刘英往往需要补加该项检查 ，超教大大增加患者的队取得脑就诊时间和医疗费用成本；此外，脑灌注图像容易受病变周围因素干扰，肿瘤智常会面临图像质控不合格的人工窘境 。因此 ，技术基于常规磁共振图像生成脑灌注图像具有重大临床意义和社会价值 。突破2023年8月16日，山东省立神经授团山东第一医科大学附属山东省立医院刘英超教授团队联合西北工业大学夏勇教授团队在Radiology（一区Top ，医院影像 2022影响因子：19.7）期刊发表了题为：Quantitative Cerebral Blood Volume Image Synthesis 外科from Standard MRI Using Image-to-Image Translation for Brain Tumors的长文论著研究。打开凤凰新闻
，刘英查看更多高清图片该研究通过人工智能深度学习技术 ，超教实现了常规磁共振图像生成脑灌注图像，并在多个临床应用场景中展现了显著的增益价值 ，有望解决补救性脑灌注成像的临床难题。研究团队创新性地解决了原始脑灌注图像生成的标准化和图像生成模型优化两个关键技术问题。常规脑灌注的后处理需要较多的人工干预 ，对图像的标准化带来了挑战 ，山东省立医院团队通过利用Bookend脑灌注技术，完美地解决了图像标准化的难题。夏勇教授团队在前期图像合成工作积累的基础上，优化了生成对抗网络模型
，为图像的合成提供了强力支持。山东省立医院与西北工业大学团队优势互补 ，协同创新，利用Bookend灌注数据作为标准参照 ，训练3D深度学习网络模型 ，使基于常规磁共振图像生成脑灌注图像成为可能
。研究结果显示，T1WI、表观弥散系数图谱(ADC)、增强T1WI联合特征一致性生成对抗性网络能够获得最优的图像生成效果；T2WI联合一致性生成对抗性网络获得最差的图像生成效果。此外，由于ADC图谱易受磁敏感伪影影响，在所有不含ADC图谱的组合中，增强T1WI
、T2-FLAIR联合一致性生成对抗性网络的生成效果最优
。脑肿瘤分级 、预后预测及鉴别诊断是脑肿瘤精准诊疗的重要任务 ，本研究基于独立的多中心外部数据集 ，分别评估常规MRI序列 、常规MRI序列联合补救性神经灌注图像两种方式
，在肿瘤分级、预后预测及鉴别诊断中是否有显著性统计学差异。研究结果证实该技术在以上临床应用场景中具有良好的鲁棒性和增益价值。图释. 低级别胶质瘤和高级别胶质瘤患者的常规MRI 、病理图像 、真实脑血容量图和合成的脑血容量图 。A为一位左侧岛叶及基底节区占位的患者，增强扫描未见明显强化；实际脑灌注图显示病变区域的平均值为2.1ml每100g脑组织，合成脑灌注图显示其平均值为1.9ml每100g脑组织；病理证实为低级别胶质瘤。B为一位左侧额颞交界区占位的患者，增强扫描见花环样强化；实际CBV图显示病变区域的平均值为13.3ml每100g脑组织，合成脑灌注图显示其平均值为13.0ml每100g脑组织；病理证实为胶质母细胞瘤 。

山东省立医院与西北工业大学利用专业优势，协同攻关，使生成临床补救性脑灌注成像成为可能，该技术可以节约患者的就诊时间和医疗费用成本 ，为人工智能赋能脑肿瘤精准诊疗提供了新的研究范式。山东第一医科大学附属山东省立医院刘英超教授为本文唯一通讯作者；西北工业大学夏勇教授与刘英超教授为共同高级作者（Co-senior author）；山东大学齐鲁医院放射科王宝副研究员为本文第一作者。本研究为山东第一医科大学附属山东省立医院 、山东大学齐鲁医院、青岛大学附属医院 、山东大学第二医院以及西南医科大学附属医院共同参与的多中心回顾性研究 。近年来，刘英超教授课题组在脑胶质瘤和脑转移瘤的精准诊疗、胶质瘤AQP4可视化（Nature子刊：刘英超/白瑞良合作团队首次报道胶质瘤AQP4磁共振分子成像技术 ）及疗效评估领域取得了一系列高水平成果，先后发表于Nature biomedical engineering、Radiology 、Neuro-oncology、Biomaterial、European Radiology、PNAS、AJNR等学术期刊 
，研究成果多次在国内外学术大会上报告。上述研究工作获得了国家自然科学基金、山东省泰山学者工程、山东省自然科学基金以及中国博士后基金的共同资助 。原文链接  ： https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.222471个人介绍刘英超，山东省立医院神经外科主任医师 ，博士，博士研究生导师 ，博士后合作导师 ，泰山学者青年专家（2016）。2009年博士毕业于复旦大学附属华山医院科研方向 ：微创神经外科 ，神经影像
，医学人工智能主要科研成果：主持包括国家自然基金2项和省部级课题6项 ，山东省重大研发项目（子课题负责人）1项。第一或通讯作者在Nature biomedical engineering、Radiology、Advanced science、Neuro-oncology、Biomaterial
、PNAS、AJNR等国际权威期刊发表SCI论文35篇 。专业特长：目前在胶质瘤综合诊疗 ，立体定向活检术、功能神经外科领域已积累丰富临床经验。第一主编编写著作《中枢神经系统疾病蛋白质组学》