“功能”特稿丨打破国外垄断！近20年研发，多项重大技术难题被攻克

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◎ 科技日报记者 操秀英

北京宣武医院、上海国家儿童医学中心、杭州第七人民医院……春节前夕，北京航空航天大学生物与医学工程学院副教授汪待发依然在四处奔波。他应邀前往各地医院，谈合作、看病例、讲技术、解难题。

一位高校科研人员，缘何如此受医院系统欢迎？原因在于汪待发领衔的北航技术团队，研发出了全球首个获得医疗器械注册证的超100通道近红外脑功能成像装备，以及基于近红外脑功能成像技术建立了疾病智能诊疗模型。

“一直以来，对于心理疾病和心身疾病的评估和诊断，始终缺乏客观的生物学指标。”中华医学会心身医学分会主任委员、东南大学附属中大医院心身医学科教授袁勇贵介绍，“近红外脑功能成像技术的应用，很好地填补了这方面的空白。”

黑头发成为“拦路虎”

“谁能想到，亚洲人的黑头发竟然成为第一个‘拦路虎’。”谈起多年来研发近红外脑功能成像技术的过程，汪待发告诉科技日报记者。

自然状态下大脑活动的高分辨成像一直是世界难题，近红外脑功能成像装备被认为是解决这一难题的有效手段。这种装备可以记录人们走路、开车、演奏乐器、交谈和玩游戏等不同状态下的大脑活动，也可用于研究儿童、幽闭恐惧症患者和其他难以接受磁共振成像设备扫描的人群。

这种被誉为“戴在头上的功能核磁”的装备，此前主要由国外垄断，单价高达数百万元人民币。然而，如此昂贵的装备，却不能解决亚洲人黑色头发覆盖区域（顶叶、枕叶等）成像的难题。

“欧美人大多是黄头发，而亚洲人是黑头发，黑色吸收的光更多，所以同样强度的光源打到脑部，欧美人和我们的吸收强度差1000倍。”汪待发对记者说。

为破解这一难题，国内外许多研究团队都在努力，但进展都不大。汪待发从本科起就参与相关研究，一直到博士毕业，他所在的课题组也未获突破。

“积累了近十年，放弃太可惜了。”汪待发回忆道，“后来，我来到北航生物与医学工程学院，在樊瑜波、李德玉等血流动力学分析和高精密传感专家的帮助下，继续探索不同的技术路径。”

“从0到1”的突破，总是伴随着“在希望和绝望中煎熬”的经历。

“让人哭笑不得的是，每次找到一个新方法，在自己身上试验没问题，数据出来我特别高兴。但换另一个人来就不行了。”汪待发笑称，“可能是因为我的头骨比较薄或者头发稀少吧。到后期，我就不拿自己来做试验了。”

最终，历经数百次的试验、挫折和迭代验证，汪待发带领研发团队，靠一种突破物理极限的近红外超微光探测技术和独创的信号提取技术，攻克了亚洲人黑色头发覆盖区域成像难的瓶颈，实现了全脑成像的重大突破。

分辨率提升数量级

2016年，依托北航校地合作平台孵化，汪待发团队创立了丹阳慧创医疗设备有限公司（以下简称“慧创医疗”）。“经过3年努力，我们将近红外脑功能成像装备推到临床，实现了本领域高端自主装备零的突破。”慧创医疗研发负责人付其军说。

研发团队的脚步没有停止。他们的下一个目标，是提高近红外脑功能成像精度，让拍出来的“照片”更清晰。

“人们对于看得更清楚的追求是无止境的。”付其军说，近红外脑功能成像技术优点突出，但缺点也很明显，“它的精度只能达到3厘米左右，而功能核磁的精度是3毫米，差了一个数量级。”

“行业内专家一直想把近红外脑功能成像精度提高到功能核磁的级别。”汪待发说，他在读博期间就开始尝试解决这个问题，“当时采用基于光的传输原理来构建模型，但怎么都搞不定。”

事实上，全球范围内也没有科学家搞定。几年后，人工智能和深度学习技术的发展，为解决这一难题带来曙光。

“我们敏锐地意识到引入深度学习是个方向，但最初大家都不知道怎么用。”汪待发坦言，“有一阵我们尝试放弃传统模型，重新搞一套基于深度学习的模型，失败了。”

经历无数次尝试后，他们找到了一条全新路径——将基于神经网络的图像重建框架和模型，与传统物理模型相结合。

“光学传播物理模型可以描述近红外光在动态散射介质中传播的变化规律，再通过神经网络的自适应学习，我们有效地将这种变化规律转变为图像重建的规则和方法。”汪待发解释道。

利用这一技术，研发团队将近红外脑功能成像的空间分辨能力提升至5毫米左右。

新模型看懂影像图

将成像装备改造成一个能弥补功能核磁不足，且具备同等成像精度的“小能手”后，研发团队还想打造一个“聪明的系统”，以便快速读懂影像。

医生拿起影像一看，大概就能判断出病症——这是人们司空见惯的画面。而其背后，是影像与疾病关联的知识体系。

近红外脑功能成像技术是一种新的技术，它输出的是一种全新的影像，该如何解读？哪类影像是失眠症、抑郁症、孤独症的表现？药物治疗效果又如何？

“我们想构建一个模型，能帮助医生分析影像信息，支撑疾病的诊断、分型、疗效评估等临床全周期应用。”慧创医疗软件开发负责人邓皓这样介绍研发的初衷。

“基于目标和数据构建模型是关键，我们只有目标，却没有数据。”邓皓说，“以孤独症为例，首先要确定研究病人哪些状态下的大脑活动、采集哪些维度的数据。”

擅长写代码却对疾病不甚了解的软件开发人员，只能一头扎进论文堆和医院，不停地琢磨、学习、请教，摸索着前行。

与此同时，团队先后与数十家临床机构建立合作关系，先后收集了数万例动态脑功能数据。

此时，另一个难题出现了——如何建立数据和疾病之间的关系。

“最开始，我们的做法‘简单粗暴’，就是直接照搬X光片、核磁等影像领域成熟的机器学习模型。”付其军说。

但现实很快扑灭了他们的预想——已有算法并不适配近红外脑功能成像技术，模型没有办法准确捕捉到与疾病关联的特征数据。

“我们只好转变思路，回归到近红外技术本身，研究它独特的基于神经血管耦合本质的信号规律，对思维的动态数据进行预处理、清洗、映射、整合，提取时域频域多维度的特征，再融合到类脑人工智能模型中。”邓皓说，“就这样不厌其烦地工作，疾病智能诊疗模型终于初见成效。”

如今，近红外脑功能成像技术及相关模型已在北京协和医院、上海华山医院、清华大学等800余家单位示范应用。

对汪待发而言，近20年的研发历程 ，是个“艰难但幸福的过程”。展望未来，他信心满怀地说：“只要坚定创新自信，找准方向，扭住不放，敢于走别人没有走过的路，就能打破国外技术垄断，不断创造世界领先的科技成果！”

编辑：王璠

审核：张爽

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