大数据时代下头颈部影像信息学的开拓者——王振常教授

张 鹏 王 争 李 佳 王振常

(首都医科大学附属北京友谊医院 首都医科大学耳鸣研究中心,北京 100050)

1 个人简介

王振常教授(图1)，博士生导师，首都医科大学医学影像学系主任；附属北京友谊医院副院长，医学影像中心主任；北京航空航天大学博士生导师。首都医科大学耳鸣研究中心主任，北京市医学影像质量控制中心主任。

图1 王振常教授

人体影像信息学带来了二维、三维及多参数、可视化的融合图像信息，将医学信息学带入了崭新时代。王振常教授长期致力于头颈部疾病影像信息领域研究，迎合信息时代根本需求，在影像信息采集设备研发、多模影像信息数据集获取模式、智能影像信息分析模型、多维影像信息可视化、影像信息结构化显示以及基于影像信息链平台的规范化医学诊疗路径与决策体系构建等方面取得系列开创性成果，将我国头颈部医学影像信息的有效提取和利用能力提升至国际领先行列。

曾获国家科学技术进步二等奖2项、高等学校科学研究优秀成果科学技术进步一等奖2项。主持制定影像行业规范6部，组织国内外期刊重点专题18期。发表论文396篇；获授权专利5项。主编全国统编教材8部/11版、专著18部/19版，国际发行1部。入选北京学者、国家百千万人才工程、北京高创计划-杰出人才、北京市卫生发展-使命计划、北京战略人才团队等，全国优秀科技工作者，国家卫生健康委员会、国家人力资源和社会保障局、北京市政府“突出贡献”专家，获国务院特殊津贴。

先后创立中国康复医学会影像分会、中国救援医学会影像分会、中国民族卫生协会影像分会并担任首任会长，创建中华放射学分会头颈专委会并任主委；目前还担任中国医师协会放射医师分会会长、北京医学会放射学分会主委等。

作为队长，带领北京医疗队赴西藏那曲地区人民医院进行医疗援助工作一年，带领国家埃博拉防控组及援非医疗队赴西非几内亚开展埃博拉防控工作及医疗援助一年半，获几内亚共和国勋章(图2)。作为北京市新型冠状病毒肺炎(以下简称新冠肺炎)救治专家组核心成员及影像组组长全程参与新冠肺炎防控工作。

图2 几内亚授勋委员会主席为王振常教授颁发几内亚共和国勋章

2 主要学术贡献

2.1 钻坚研微

基于智能化影像信息采集技术，构建国内首个搏动性耳鸣大数据库，率先阐明搏动性耳鸣全链条发生机制，构建致鸣多因素评估体系，开辟多源影像信息主导的发病机制研究新格局，引领领域内前沿研究。

搏动性耳鸣是耳科重大疾病，人群发病率高，我国约有1 000万罹患人群，严重影响患者身心健康。搏动性耳鸣的治疗关键在于明确致鸣因素，王振常教授针对此关键临床问题，提出两个解决方案：①基于瞬时分离影像信息采集原理，率先提出“一站式”颞骨双期增强高分辨率CT扫描技术[1]，创新多期影像信息分离采集与多源影像信息重建算法[2]，同时显示骨质、动脉、静脉等不同组织影像信息特征及其毗邻关系，将致鸣因素检出率由44.0%提升至94.2%，填补了搏动性耳鸣国际推荐检查方案缺陷[3]。②针对搏动性耳鸣耳部血流异常改变这一关键因素，率先创建搏动性耳鸣二维血流信息评价方法、革新四维血流信息采集技术，全面剖析血流速度、壁剪切力、压力梯度、血流形式等生物力学内涵，深度挖掘多维影像数据，在国际首次提出并报道了岩鳞窦、侧裂静脉、板障静脉、乙状窦憩室、乙状窦周骨壁缺失等致鸣新因素[4-6]，上述成果为机制假说的创新性提出奠定了深厚基础。

规范搏动性耳鸣影像信息采集标准后，团队历经十年积淀：①构建了基于影像信息链的国际最大样本多中心搏动性耳鸣数据库，并基于3D打印技术与多维影像数据率先构建单因素致鸣仿真实体模型，证实血流是噪声产生的根源，血管形态和机体状态改变是异常血流的来源，血管周围骨质不完整性是噪声传导的关键。②革新了传统形态学影像信息采集模式，创造性提出并实现了形态与功能并举的全新影像数据集获取模式，提出“搏动性耳鸣脑中枢化”重要理念并构建模型证实脑活动是耳鸣感知的基础[7]，揭示了听觉、默认、视觉、执行控制、边缘系统等多个脑网络协同特点[8]，发现了脑中枢化进程中功能重塑先于解剖重塑的规律，病程大于48个月是解剖重塑发生的关键时间节点[9]。通过深度挖掘上述影像信息，提出“血流-骨质-传导-脑活动多因素联动”的全链条致鸣机制假说(图3)。

图3 搏动性耳鸣多因素联动致鸣学说

团队结合计算机断层扫描、相位对比磁共振成像、功能磁共振成像等多模影像信息及声学、力学等多维度数据信息，首创了基于影像信息链的多层次生物力学模型(图4)，从不同层次与角度验证不同致鸣因素联动关系及权重，采用多变量分析与机器学习方法构建致鸣因素-治疗-预后一体化量化评价系统[10]，实现个性化致病因素风险分析、治疗策略效能评估、中长期预后效果预测，使手术治疗有效率达83.0%，将致鸣因素“视而可见”，真正实现了搏动性耳鸣个性化有效治疗[10]。

图4 基于影像信息链的搏动性耳鸣多层次生物力学验证模型

系列创新成果开辟了多元影像信息主导的疾病发病机制研究新格局，团队以搏动性耳鸣为主题发表的论文在Pubmed数据库占16%、万方数据库占18.6%，均处于领先位置。基于系列创新成果创建了全国唯一耳鸣诊疗中心，制定了我国首个“搏动性耳鸣影像学检查方法与路径指南”[3]。同时团队所提出的双期增强CT[11]、岩鳞窦致鸣[12]、耳鸣脑中枢化等学术成果，多维度改写了美国放射学院制定全美使用的搏动性耳鸣影像检查与诊断标准，占其引用证据的10%，是被引最多的团队。

2.2 深耕细作

充分挖掘多模影像信息特征，利用优势算法与智能分析模型，推动学科交叉融合，率先引入神经眼科影像学理念并创建基于影像信息链平台的规范化医学诊疗路径与决策体系。

目前研究显示，表现为眼部症状的疾病病因不仅局限于眼眶、眼球及其附属结构，更有可能为神经系统损害，而眼科与神经科相对独立的性质更易形成学科间壁垒，单一部位影像学检查策略存在疏漏以及缺乏多维影像信息采集与分析技术手段，严重制约了疾病诊疗能力，导致患者就诊目的性差而延误病情，引发失明、致残等后果。

针对这一关键临床难题，王振常教授率先引入了以症状为导向的多学科融合诊疗理念，将疾病以症状划分，将病因溯源范围贯穿整条视觉传输链路，建立了我国横跨眼科、神经内科、神经外科等多领域的交叉学科——神经眼科影像学。聚焦神经眼科疾病特点与既往影像信息采集策略结症，利用人工智能与多元影像信息采集与分析技术，在构建神经眼科疾病临床-影像大数据库的基础上，创立基于影像信息链平台的学科疾病分类评估体系与症状导向性影像侦查策略，阐明常见神经眼科疾病与神经损害的内在联系。

团队围绕视觉通路开发了特异性影像信息采集技术与数据集分析方法：①针对前后视路的中继站(外侧膝状体)，融合3D高分辨率MR与自动分割技术对外侧膝状体形态和体积定量分析，并发现其随年龄增长体积减小的规律以及慢性前视路病变引起双侧外侧膝状体体积减小的现象[13-14]。②针对视路病变微小特点，开发了基于短时反转恢复序列(STIR)的影像数据集获取模式，解决了视神经不能清晰成像的难题，显著提高了微小病变检出率[15-16]。③根据全视路涵盖多种组织结构的特点，创建了基于影像信息表征模型的多参数定量分析方法，设计出适用于不同部位的白质纤维束示踪及定量测量技术，实现了全视路多参数定量分析(FA值、MD值、λ⊥值、λ∥值)，开创了隐匿性损伤定量评估新方法[17-19]。④优化了传统外伤性视路影像数据采集策略，提出多方位数据重组方法，开创了一次影像信息采集，多维影像信息展示的全新模式，使骨折显示率达90%以上，为及时行视神经管开放减压术提供了客观依据[20-23]。团队基于上述创新成果，成功搭建了基于影像信息链与症状导向性的规范化医学诊疗路径与决策体系。通过视力下降/失明、复视/斜视影像信息链决策体系的创建(图5，6)，使视力下降/失明的病因检出率达76.5%，复视/斜视病因检出率达到75.8%[24-25]。

图5 基于影像信息链的视力下降/失明规范化医学诊疗路径与决策体系

图6 基于影像信息链的复视/斜视规范化医学诊疗路径与决策体系

系列新观点与新技术创建了我国首个基于影像信息链的临床诊疗与决策体系，主持制定我国首部具有行业指南性的《头颈部疾病指南》[26]并在全国普遍推广，首次实现专病领域内影像信息化颠覆性改革，获2017年教育部科技进步一等奖。

2.3 匠心独运

建立“学-研-产”一体化机制，基于影像信息处理、分析技术与影像信息链平台与决策体系需求，创研世界首台智能化临床耳科微米级影像信息采集专用设备，填补国际空白。

创新团队虽然在头颈部影像数据处理、分析与模型构建等数据进程下游取得了系列成果，但数据进程上游中的数据采集仅由信息采集设备决定，而高端影像信息采集设备关键制造技术由国外发达国家掌握，并对我国实施技术封锁。王振常教授与国内仪器厂家合作，从头颈部疾病入手，组织医学、工学、信息学等多领域交叉学科团队，旨在突破高端影像信息设备对头颈部微小病变信息精准获取的技术瓶颈，彻底解决“卡脖子”的关键技术难题，打造具有我国独立自主产权的高端影像信息采集设备。

团队围绕设备硬件系统与软件模块进行了技术难题重点攻关。①硬件系统方面，自主研制小焦点、大功率X线发生器，突破制约影像数据获取精细性的硬件难题，提出油箱和球管分离的分体式机头物理设计，建立比例-积分-微分反馈控制模型并突破当前小焦点与大功率不能同时满足的技术极限，实现焦点尺寸0.3 mm、额定管电压达120 kV、额定功率达1 000 W 的硬件设备集成，三项核心指标技术水平处于国际领先地位。②软件模块方面，解决了小视野数据重建、散射校正、几何标定、运动校正等一系列算法难题，创建奇异值分解和希尔伯特变换的局部区域重建算法与散射场的数学模型及蒙卡模拟与卷积核模型相结合的散射校正方法，研发特定模体，创建几何标定算法与基于双目视觉运动监测的方案和校正方法，突破制约影像信息采集准确性的瓶颈，为设备研制提供信息处理算法支撑。

通过系列技术突破，成功研制并实装世界首台具有自主产权的智能化微米级临床耳科影像信息采集设备(图7)，实现整机系统成像空间分辨力在X-Y-Z三个方向均高达4.0 lp/mm，最小体素达50 μm3，比高端通用型影像设备信息采集能力提升6倍[27-29]。创新成果首次将头颈部精细解剖结构与微小病变的影像显示能力提升至微米级(图8)，达国际领先水平，将为头颈部重大疾病基础研究和临床诊疗创新带来巨大变革。

图7 临床耳科微米级影像信息采集设备

图8 临床耳科微米级影像信息设备所采集的高分辨率镫骨图像信息

2.4 挑战与奉献让人生更精彩

从29岁被委任首都医科大学附属北京同仁医院放射科副主任到作为队长医疗支援海拔4 500 m草木不长的藏族地区，从49岁临危受命带领国家医疗队远赴几内亚抗击埃博拉病毒到作为北京市新型冠状病毒肺炎救治专家组核心成员参与新冠疫情一线防控工作，他始终践行不畏挑战与甘于奉献的职业精神。这份对职业精神的坚守让他不断挑战并攻克一个个“卡脖子”的技术瓶颈与“卡脑子”的临床难题，他始终秉持并传承这份坚守，他时常教导学生们：“不怵新环境，迎接新挑战。平台不一样，人的眼界就不一样，对人的锻炼也不同”。正是王振常教授的这份不畏挑战与甘于奉献的精神，为我国影像信息领域在鸿蒙初辟的大数据时代抢占了第一创新高地。

在60周年校庆之际，向致力于首都医科大学发展的先贤们与同仁们致以敬意，感谢首都医科大学的莘莘学子让我们对未来充满了信心与希望，祝愿首都医科大学承前启后、继往开来、再创辉煌！