近日，中国科学院深圳先进技术研究院医学人工智能研究中心、医学成像科学与技术系统（全国）重点实验室李印生研究员、梁栋研究员与上海联影医疗科技股份有限公司、首都医科大学附属北京天坛医院合作的高时间分辨CT成像研究成果，发表在国际医学成像顶刊IEEE Transactions on Medical Imaging (IEEE TMI, IF=10.6）上。李印生研究员为论文第一作者和通讯作者，梁栋研究员为论文主要通讯作者。 

　　断层图像重建要求被扫物体在采集最小完备数据时间内是静态的。当该要求不被满足时，重建图像具有时间平均误差（即，时间分辨低）。当机架转速固定时，使用较短视角范围数据重建图像，即，提高重建方法的时间分辨，可减小该误差。然而，使用较短视角范围数据重建图像违背数据完备性条件，导致数据不完备误差（如图1所示）。现有方法，包括传统FBP和有限角度重建方法，都无法将这两种误差同时最小化。 

　　与通过有限角度重建以提高时间分辨不同，本文提出方法通过沿时间维度外插达到提高时间分辨的目的。具体地，从完备数据重建的单个时间点图像，通过沿时间维度外插得到多个时间点图像，每个图像对应更高的时间分辨。然而，由于存在无穷多种外插规则，导致无穷多种外插结果。如果没有合适的约束条件，无法从中找到正确的结果。因此，由单个时间点图像外插得到准确的多个时间点图像，在技术上是非常困难的。 

　　在CT数据采集过程中，被扫物体的动态信息被顺序地记录在每个视角投影数据中。获取单个视角投影数据所需时间很短，时间分辨很高，例如诊断CT的0.1毫秒或C臂锥束CT的25毫秒。我们很自然地想到使用单个视角投影数据约束上述沿时间维度外插过程。通过最小化外插图像序列和测量投影数据间的不一致性，得到最优的外插规则。 

　　为实现上述想法，本文提出数据一致性约束的深度时间维度外插方法，利用数据一致性约束学习最优外插规则以提高时间分辨（如图2所示）。提出方法的创新性在于：（1）该方法将CT时间分辨提高至系统极限（即获取单个视角投影数据所需的时间---诊断CT的0.1毫秒或C臂锥束CT的25毫秒），从而同时最小化时间平均误差和数据不完备误差；（2）该方法适用于单个短扫描数据采集协议和非稀疏的成像任务；（3）该方法显式地使用每个患者测量投影数据，使得学到的外插规则对每个患者来说是最优的（如图3所示）。 

　　中国科学院深圳先进技术研究院近期获批了医学成像科学与技术系统（全国）重点实验室。实验室致力于在新一代成像系统和先进医学诊疗方面，实现原理创新和技术突破的国际引领。智能医学成像是实验室重点支持的研究方向。本研究工作是在实验室的支持下所取得的系列成果之一。本研究工作获得了国家自然科学基金青年科学基金项目、深圳市基础研究重点项目的支持。 

图1. (a)完备数据使用现有技术仅能重建单个时间点图像，该图像无数据不完备误差，但时间平均误差高，时间分辨低；(b)按视角范围分类数据，每个数据子集不完备，使用现有技术重建多个时间点图像，每个图像时间平均误差低，时间分辨高，但不完备误差高。

图2. 方法流程图。

图3. 人体实验数据结果。如黄色箭头所示，提出的AIRPORT方法能够正确地重建由造影剂注射导致的动脉强度值的变化。 

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