9月22日，国家纳米科学中心与万东医疗联合主办的“全球合作创新学术交流会”在北京举行。活动搭建“产学研医”的深度交流平台，探寻磁共振在心脏、大脑等领域应用的突破性进展，让人工智能为磁共振设备深度赋能，为困扰人类的各种脑疾病的早期诊断、早期干预治疗贡献力量。

大会特别邀请美国国家工程院院士，以及国家纳米科学中心、清华大学、北京大学等科研机构知名学者，北京积水潭医院、北京友谊医院和武汉同济医院等医疗机构磁共振领域的著名专家，线上线下汇聚一堂，聚焦心脏、AI、脑功能、脑疾病、精准定量等领域，探讨最新的前沿科技及其应用。

磁共振成像被誉为现代医学影像技术“皇冠上的明珠”，在临床中发挥着愈发重要的作用。近年来，针对磁共振最新前沿技术应用：以人工智能、脑科学等为代表的新一轮科技革命正在重构全球创新版图。加大对相关技术的研究，将大幅提升临床诊疗水平；加速推动人工智能科学技术的进步，对促进相关技术领域的发展具有重大意义。

美国国家工程院院士、美国国家发明家科学院院士、范德堡大学成像科学研究所(VUIIS)创始所长John C. Gore院士做题为《新型磁共振生物标志物的开发进展》的特邀报告。John教授指出，基于扩散成像的微尺度标记物可以提供超出分辨率极限的微观结构信息，未来将对神经系统疾病的研究诊断有重要指导价值。

清华大学医学院生物医学工程系生物医学影像研究中心特别研究员郭华教授分享了高分辨率和高保真的DWI成像方法，实现了图像的变形抑制到变形去除，实现了层内的高分辨成像和3D等体素亚毫米DWI成像，并提升了信号的采集效率，为探索大脑微观奥秘，解决脑肿瘤等疾病提供可靠的依据。

针对目前磁共振技术成像慢、分辨率低，定量精度差等缺点，上海交通大学生物医学工程学院副教授、磁共振诊疗高端技术国家工程研究中心魏红江教授在线上做题为《基于磁共振的亚体素定量磁化率成像技术》的报告。该技术突破现有磁共振成像技术瓶颈，开发多模态、一体化、亚体素定量磁化率成像新技术，为脑组织精准定量及相关脑疾病的早期检测提供技术手段。

阿尔茨海默症被称为“脑海中的橡皮擦”，科学家们至今未找到确切的病因。中国医学科学院基础医学研究所/北京协和医学院人体解剖与组织胚胎学系主任、国家发育和功能人脑组织资源库主任马超教授进行《中国人脑组织库建设和阿尔茨海默病研究进展》主旨演讲，分享了国家人脑组织库规范性建设的最新进展，不断完善的中国脑库，为有效支撑我国高水平脑科学、脑疾病的研究奠定坚实基础。

AI研究正如火如荼，在脑科学领域也是如此。复旦大学类脑智能科学及技术研究院青年研究员张孝勇博士在《基于脑MRI特征开发神经系统疾病智能分类网络》报告中，与大家分享课题组磁共振研究的一些新进展：提出新的CNN网络，可有效将脑干的血管母细胞瘤与其他肿瘤分开，表现超过了放射科主治医师的水平；提出3D全局傅里叶网络，可有效将阿尔茨海默病患者与正常人分开；开发“对抗-对比”图神经网络，实现神经发育障碍疾病的分类诊断。

针对人工智能磁共振训练数据缺乏的瓶颈问题，厦门大学感知实验室负责人、国家优秀青年科学基金获得者屈小波教授提出磁共振物理生成数据的泛化人工智能快速成像和定量成像方法，建立智能云脑成像平台实现放射科医生与工程师高效科研协作，解决高端磁共振设备信号采集瓶颈和临床转化应用问题。

此外，清华大学医学院生物医学工程系正高级研究员、清华大学生物医学影像中心执行副主任李睿做题为《基于部分可分离的实时动态磁共振成像》的报告，提出使用低秩模型与稀疏约束的重建方法实现清晰实时动态成像，患者无需屏息无需使用心电门控，即可获得高时间分辨率的心脏图像，实现对心律不齐患者的异常心动周期的捕捉；大连理工大学生物医学工程学院副教授李焕杰分享《fMRI研究结果的可靠性提升：基于fMRI个体数据质量增强和高效的大样本降维》的主题报告，提出基于信息增强和噪声去除相结合进行不同场强下的fMRI数据质量增强，可显著提升fMRI数据的时空分辨率，保障脑功能连接和脑功能网络的稳定可重复性。

万东医疗磁共振产品部经理李培表示，本次活动的成功举办，将为我们进一步开拓具有全球化视野的科研道路、促进和深化医学影像高端技术领域的国际合作与交流，提供崭新思路。万东医疗将以此为契机，与国际各界平台共同投入高水平科研团队，致力于前沿医学影像设备的迭代研发、创新技术的临床实践，同时，将继续以学术交流为载体，搭建全方位、开放式的国际学术交流平台，致力于促进医学影像学术生态高质量发展。