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秦斌杰/陈松良/苗鹏/滕忠照 共同主持专刊 | 脑血管提取技术与算法的最新进展

已有 1753 次阅读 2021-7-16 11:51 |个人分类:前沿专刊|系统分类:论文交流

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各种血管特性增强的多模式生物医学成像技术在临床和临床前领域都有了极大发展,但由于脑血管时空特征隐藏在各类脑组织成像信号干扰中,目前为止没有一种完美成像技术或体系化方案,能同时满足时间和空间高分辨率需求下准确提取出整个四维脑血管网络并揭示其结构/功能耦合关系的。

本专刊旨在通过征集相关领域新技术和新方法的研究,让人类对于脑功能及其血管网络的运行有更深入的理解。

该研究领域的重要性

如果说大脑是人体指挥部的话,脑血管网络更是这指挥部的核心枢纽。大脑功能取决于脑血管网络从粗大尺度的大脑动脉血管到介观和微观尺度的细微血管网络循环功能的正常发挥。

虽然各种血管特性增强的多模式生物医学成像技术在临床和临床前领域都有了极大发展,如磁共振,CT和术中X-ray血管造影成像,光声成像,OCT,以及相应的各类血管造影剂技术。但由于脑血管时空特征隐藏在各类脑组织成像信号干扰中,实时活体脑血管成像涉及血流动力学、血流信号增强传递、血管生长及血管壁演变、疾病发展和神经调控、脑认知和神经计算等各种复杂问题,目前为止没有一种完美成像技术或体系化方案,能同时满足时间和空间高分辨率需求下准确提取出整个四维脑血管网络并揭示其结构/功能耦合关系的。

脑血管网络这个重要性是不言而喻的,脑血管网络准确提取便于可视化呈现并量化分析脑血管网络几何结构、拓扑关系和血流动力学等综合特性,进而促进脑科学、计算神经科学、生命科学、临床医学、和人工智能等交叉科学领域的极大发展。

该研究领域的前沿趋势

以各类临床血管造影成像为例,国内外目前的研究主要集中在造影血管信号增强和提取,血管网络重建和基于疾病的结构/功能量化分析,用于促进疾病个性化精准诊断和治疗。在人工智能和大数据深度学习的推动下,动态非均质全脑血管网络提取和量化分析开始越来越引起生物医学工程等交叉研究领域的研究兴趣

而以光声成像为例,国内目前的研究主要集中在仪器设备的研发。目前有越来越多的课题组开始尝试跨领域研究,包括利用纳米材料实现诊疗目的、以及探索光声成像临床应用等。

征稿信息

本专刊接受的文章主题主要以脑血管(网络)提取技术与算法的创新为主。

文稿应具有科学性、创新性、实用性,论点明确,资料可靠,文字精炼,层次清楚,数据准确,通过完全公开、公正、严格的同行评审后在线发表。文章一经上线,即可被引用。

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此前沿专刊发布在:

  • Frontiers in Neuroscience

    (IF: 4.677 / CiteScore:5.4)

此专刊仍接受投稿,截稿时间:

  • Manuscript - 2021 年 12 月 08 日

关于更多此前沿专刊的详细信息及投稿方式,请点击链接查看:https://www.frontiersin.org/research-topics/22061/cerebral-vessel-extraction-from-image-acquisition-to-machine-learning?utm_source=yueRT17&utm_medium=wechat&utm_campaign=chinaad



客座主编团队

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秦斌杰

上海交通大学

副教授

陈松良

上海交通大学

副教授

苗鹏

上海交通大学

副研究员

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滕忠照

剑桥大学

研究员



客座主编对于前沿专刊模式的看法:

这是一个很好的专业领域交流平台,促进世界上更多研究人员展开合作。


原文内容整理自编辑团队的文字采访


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