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中国科学院精密测量院发展出用于急性肺损伤预警诊断和严重程度评估的19F-MRI示踪剂(图)
精密测量 损伤 诊断 评估
2024/10/19
2024年10月18日,中国科学院精密测量科学与技术创新研究院构建了工程化中性粒细胞携带全氟化碳纳米乳,利用19F-MRI技术实现了对急性肺损伤(ALI)的预警诊断与严重程度评估,为ALI疾病进程提供了新的视角和解决方案。
中国科学院精密测量院利用19F-MRI技术实现急性肺损伤的预警诊断和严重程度评估(图)
损伤 诊断 评估
2024/11/12
2024年10月16日,精密测量院研究团队构建了一种工程化中性粒细胞携带全氟化碳纳米乳,利用19F-MRI技术实现了对急性肺损伤(ALI)的预警诊断和严重程度评估,为ALI疾病进程提供了新的视角和解决方案。相关研究成果近期发表在国际知名期刊《先进材料》(Advanced Materials)上。
2024年9月25日,精密测量院研究团队在开发19F MRI “分子无人机”方面取得重要进展。团队开发出一类具有“水母”形态的氟化功能大分子,并将其作为“分子无人机”,在氟-19磁共振成像(19F MRI)和荧光成像的引导下,实现精准的药物递送、实时状态报告、肿瘤检测与靶向治疗等应用(图1),为生物医学领域内复杂分子机器的研发奠定了基础。相关研究成果2024年9月25日发表在国际知名期刊《美国国家...
气体交换是肺部最重要的生理功能。慢阻肺、哮喘、间质性肺疾病等肺部重大疾病都会导致肺部气体交换功能异常。传统临床影像技术(如CT、ECT、MRI等)难以对肺部气体交换功能进行精准检测。超极化129Xe肺部气体MRI技术,利用自旋交换激光光泵技术将129Xe气体的MRI信号增强10000倍以上,并将其作为对比剂经口吸入肺部进行成像,解决了传统MRI因肺部质子密度低(信号强度约为其余正常实质性组织1/1...
中国科学院精密测量院在利用超灵敏129Xe MRI技术评估肺癌疗效方面取得重要进展(图)
评估 纳米 应用化学
2024/6/22
2024年6月11日,精密测量院研究团队在利用超灵敏129Xe MRI技术评估肺癌疗效方面取得重要进展。团队利用自主研发的“多核(1H/19F/129Xe)磁共振活体分析系统”,结合团队构建的一种新型Fe3O4基纳米造影剂,成功实现了肺转移癌免疫疗效的129Xe MRI实时精准评估,为肺癌疗效评估提供了新的视角和解决方案。相关研究成果近期发表在国际知名期刊《德国应用化学》(Angewandte C...
融合MRI信息的PET图像去噪: 基于图小波的方法
正电子发射断层成像 磁共振成像 图小波 去噪
2024/1/16
正电子发射断层成像(Positron emission tomography,PET)是一种强大的核医学功能成像模式,广泛应用于临床诊断,但PET图像的空间分辨率低且含有噪声,有必要对PET图像进行去噪以提升PET图像的质量.随着PET/MR(Magnetic resonance)等一体化成像设备的出现,磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)的先验信息可用于PE...
更精确地定位和追踪大脑信息流 功能性MRI脑成像分辨率提高十倍
核磁共振 美国加州大学 分辨率
2023/12/8
美国加州大学伯克利分校团队开发出一种超高分辨率7T磁共振成像(MRI)扫描仪,其记录的细节比当前7T扫描仪多出10倍,比当前大多数医院使用的主流3T扫描仪多出至少50倍以上。这一显著提升意味着,科学家可看到功能性MRI(fMRI)的细节宽度小至0.4毫米,而当今标准细节宽度要达到2到3毫米。研究成果2023年11月27日发表在《自然·方法学》上。
中国科学院化学研究所专利:一种低场高弛豫率MRI造影剂及其制备方法
中国科学院化学研究所 专利 低场 高弛豫率 MRI造影剂
2023/7/21
北京友谊医院MRI(磁共振成像)专题研修班开班(图)
首都医科大学 北京友谊医院 磁共振成像
2024/7/4
近日,北京友谊医院在西城院区门诊楼二层报告厅举办了放射科MRI(磁共振成像)专题研修班开学典礼,来自全国各地的133名专业领域进修学员与北京友谊医院院领导、学科专家、教师代表共计200余人参加了此次大会。会议由北京友谊医院放射科主任杨正汉主持。
中国科学院精密测量院开发“变形”纳米粒子用于肿瘤长时MRI与高效治疗(图)
纳米粒子 肿瘤 治疗
2023/11/5
药物过量是造成癌症肿瘤检测与治疗副作用大的主要原因。这是因为现有药物对病灶的靶向不足,难以富集于肿瘤区域,且在病灶部位停留时间短,需要进行大剂量注射以达到预期成像检测与治疗效果。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars:Optimization-inspired deep unfolding correction-distillation network for CS-MRI reconstruction
优化启发 CS-MRI 重建深度展开 校正-蒸馏网络
2023/4/27