脑科学作为生命科学领域的重要前沿分支，代表着人类认知的极限挑战，其复杂性构成了科学研究中的一项重大难题。特别是在如阿尔茨海默病、抑郁症、自闭症、帕金森病等神经退行性疾病和精神疾病领域，脑科学研究对于理解其神经生物学基础至关重要。因此，期望能加快推进脑疾病的早期诊断和干预治疗。

一体化PET/MR设备结合了解剖结构和功能代谢信息，是目前神经系统疾病诊断和科学研究的一种重要多模态分子影像技术。然而，PET/MR扫描需要注射标准剂量的放射性示踪剂，增加了患者的辐射风险。

2024年9月，中国科学院深圳先进技术研究院胡战利研究员团队在医学成像领域TOP期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》发表了题为“Accurate whole-brain image enhancement for low-dose integrated PET/MR imaging through spatial brain transformation”的研究论文，并被选为期刊的当月“封面文章”。

该研究基于一体化PET/MR研发了一种融合空间定位技术的低剂量全脑区PET高清成像技术，旨在低剂量扫描协议下提高全脑区PET的图像质量并降低患者辐射风险。团队基于交叉注意力机制构建3D网络框架，有效融合了解剖结构信息、功能代谢信息和不同脑区空间位置分布，实现了低剂量全脑区PET图像区域性增强。

该研究共纳入 100 例全脑PET/MR临床数据，通过构建深度学习网络框架实现PET代谢信息、MR解剖信息和全脑空间定位信息的高效融合，最终实现了低剂量全脑区PET高清成像。实验结果表明，提出的低剂量脑区PET高清成像技术能够显著提高脑PET图像质量,有效保留脑区的沟回细节、抑制图像噪声，与“金标准”显示出高相关性和一致性。该研究有效解决了低剂量PET/MR成像过程中的图像质量保真问题，对相关神经类疾病的早期检测和脑肿瘤代谢异常分析具有重要临床意义。

胡战利研究员团队的副研究员黄振兴、博士研究生李文博和河南省人民医院吴亚平博士为论文共同第一作者，胡战利研究员、河南省人民医院王梅云副院长为论文共同通讯作者。该研究得到了国自然数学天元重点专项/面上项目、国家重点研发计划重大科学仪器项目、广东省自然科学基金卓越青年团队项目和广东省区域联合基金重点项目的资助。

图1：论文被选为IEEE JBHI期刊2024年9月封面文章

图2：提出方法的总体技术路线图

图3：以多个完整脑区作为VOI，进行SUV数据分布比较分析