基于组织电特性定量成像法的实体肿瘤鉴别诊断研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81701774
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2708.医学图像数据处理、分析与可视化
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The electrical properties (EPs) are different between tumorous and normal tissues, and therefore, they can be used in the diagnosis of solid tumors, which could be advantageous in its higher sensitivity and specificity as compared to traditional medical imaging modalities. In this study, a novel approach will be developed for in vivo electrical properties tomography, which utilizes multi-channel RF coils and takes into account the inhomogeneous spatial distribution of EPs, thus overcoming the limitations accompanied with current methods; besides, the proposed approach employs regular available RF sequences, and no contrast agent is required. 60 rats implanted with common types of tumors will be studied, and we will compare EPs reconstruction results with traditional MRI and PET images over normal and tumorous tissues, in order to investigate the inherent and dynamic correlations between EPs distribution, morphology, and metabolism maps. Furthermore, 10 patients who have been diagnosed with breast mass will be scanned via MRI, and through surgical and/or biopsy pathology results, the reconstructed results of EPs will be characterized by various breast tissues, such as malignant and benign breast tumors, etc., through which the efficacy and feasibility of using electrical properties tomography for clinical breast cancer diagnosis will be investigated and further discussed.
肿瘤组织与正常组织间存在电特性数值差异,因而电特性定量成像可应用于实体肿瘤鉴别诊断,且与传统医学影像法相比具备潜在的高灵敏度与特异性。本研究将开发一套基于磁共振技术的实时、在体电特性定量成像方法,应用目前先进的医用多通道并行成像线圈,充分考虑组织电特性的空间分布不均匀,克服传统算法的不足,同时所需扫描基于常规射频脉冲序列,无需对比剂。将利用60例常见肿瘤的大鼠模型,通过长时间持续性检测,构建正常组织与肿瘤组织的电特性数据库,并与传统磁共振成像以及PET成像结果对照,获得肿瘤组织电特性与形态学、代谢三者变化之间的关联,探索活体组织电特性与肿瘤组织病理演化之间的动态关系,进一步预测肿瘤发展的内在规律。最后拟通过10例乳腺肿块患者实验,以穿刺活检病理结果为确诊依据,取得乳腺良性与恶性肿瘤以及正常乳腺组织的电特性数值统计,进一步分析讨论电特性成像技术用于乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断的可行性和临床应用前景

结项摘要

肿瘤组织与正常组织间存在电特性数值差异,因而电特性定量成像可应用于实体肿瘤鉴别诊断,且与传统医学影像法相比具备潜在的高灵敏度与特异性;本项目计划开发一套基于磁共振技术的实时、在体电特性定量成像方法,所需扫描基于常规射频脉冲序列,无需对比剂。项目执行期间,课题组制定了一整套从磁共振射频场成像到乳腺组织电特性重建的、适用于临床应用的磁共振数据采集与数据后处理方案,测试对象包含水模型与大小鼠、猫及猕猴(皆为活体);获取了肿瘤鼠的病变组织结构影像与电特性数据;通过对乳腺肿块患者(包括良恶性)的一系列扫描及病理结果,得到乳腺组织包括病变部位在内的电特性数值统计结果 – 一系列研究成果有望将电特性成像技术用于乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断的临床应用。在该项目的资助下,课题组共计发表国际高水平期刊文章8篇(项目负责人均为第一或通讯作者),获得2项中国发明专利与4项实用新型专利授权(项目负责人均为第一发明人),共计指导2名硕士研究生与1名博士研究生毕业(其中2人获校级优秀毕业生、1人获校级与省级优秀毕业生,1人获研究生国家奖学金)。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
Focal Infrared Neural Stimulation with High-Field Functional MRI: A Rapid Way to Map Mesoscale Brain Connectomes
使用高场功能 MRI 进行局灶红外神经刺激:绘制中尺度脑连接组图的快速方法
  • DOI:
    10.1126/sciadv.aau7046
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Science Advances
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Guohua Xu;Meizhen Qian;Feiyan Tian;Bin Xu;Robert Friedman;Jianbao Wang;Xuemei Song;Yi Sun;Mykyta Chernov;Jonathan Cayce;E. Duco Jansen;Anita Mahadevan-Jansen;Xiaotong Zhang;Gang Chen;Anna Wang Roe
  • 通讯作者:
    Anna Wang Roe
Investigating the Influence of Spatial Constraints on Ultimate Receive Coil Performance for Monkey Brain MRI at 7 T
研究空间约束对 7 T 猴脑 MRI 最终接收线圈性能的影响
  • DOI:
    10.1109/tmi.2018.2812151
  • 发表时间:
    2018-07-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Gao, Yang;Chen, Weidao;Zhang, Xiaotong
  • 通讯作者:
    Zhang, Xiaotong
Evaluation of Submillimeter Diffusion Imaging of the Macaque Brain Using Readout-Segmented EPI at 7 T
使用 7 T 读出分段 EPI 评估猕猴大脑的亚毫米扩散成像
  • DOI:
    10.1109/tbme.2019.2899132
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wang, Pinyi;Wang, Dingxin;Zhang, Xiaotong
  • 通讯作者:
    Zhang, Xiaotong
A 16-Channel Dense Array for In Vivo Animal Cortical MRI/fMRI on 7T Human Scanners
用于 7T 人体扫描仪上的体内动物皮层 MRI/fMRI 的 16 通道密集阵列
  • DOI:
    10.1109/tbme.2020.3027296
  • 发表时间:
    2021-05-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhang, Xiaotong;Zhang, Jialu;Roe, Anna Wang
  • 通讯作者:
    Roe, Anna Wang
A 16-channel AC/DC array coil for anesthetized monkey whole-brain imaging at 7T
用于 7T 麻醉猴全脑成像的 16 通道 AC/DC 阵列线圈
  • DOI:
    10.1016/j.neuroimage.2019.116396
  • 发表时间:
    2020-02-15
  • 期刊:
    NEUROIMAGE
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Gao, Yang;Mareyam, Azma;Zhang, Xiaotong
  • 通讯作者:
    Zhang, Xiaotong

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非人灵长类动物超高场磁共振脑成像技术进展
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    徐斌;高阳;王菁;张孝通
  • 通讯作者:
    张孝通

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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