貴州省人民醫(yī)院·貴州省智能醫(yī)學(xué)圖像分析與精準(zhǔn)診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、醫(yī)學(xué)影像科主任王榮品團(tuán)隊(duì)近期在神經(jīng)影像雜志國(guó)際頂級(jí)期刊NeuroImage（IF=7.4）在線發(fā)表題為“msQSM: Morphology-based self-supervised deep learning for quantitative susceptibility mapping”的研究論文,。該研究針對(duì)磁共振成像領(lǐng)域中定量磁化率成像（quantitative susceptibility mapping, QSM）重建中存在偽影的問題,，開發(fā)了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的重建方法，該方法不需要標(biāo)簽,，僅使用單一分辨率的數(shù)據(jù),，訓(xùn)練完成的模型能夠用于任意分辨率的QSM重建。在有效抑制偽影的同時(shí),，該方法重建結(jié)果在多項(xiàng)指標(biāo)綜合測(cè)定下最接近金標(biāo)準(zhǔn)的方法,。該方法已在神經(jīng)退行性疾?。ò柎暮Ｄ?& 帕金森病）數(shù)據(jù)中,，驗(yàn)證了用于這些疾病輔助鑒別診斷的能力,。

論文的第一作者為貴州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院和貴州省人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科聯(lián)合培養(yǎng)博士賀俊杰,，通訊作者為貴州省人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科主任王榮品教授,。王榮品教授團(tuán)隊(duì)致力于使用前沿醫(yī)學(xué)影像技術(shù),，面向臨床應(yīng)用,，解決臨床工作中遇到的實(shí)際問題,。

該論文工作是貴州省人民醫(yī)院與貴州大學(xué)及法國(guó)里昂大學(xué)合作研究的成果,。該論文得到貴州省科技計(jì)劃項(xiàng)目,、貴州省高級(jí)創(chuàng)新人才項(xiàng)目,、國(guó)家自然科學(xué)基金,、貴州省人民醫(yī)院人才基金的支持,。