洛杉矶儿童医院研究团队开发出新型脑血流计算模型，该模型能够提升磁共振成像对脑部血流量评估的准确性。这项由博尔扎奇实验室主导的研究成果发表于《生理学前沿》期刊，为临床诊断提供了新的技术支持。

脑血流监测对隐藏性脑损伤和疾病的诊断具有重要价值。在实际扫描过程中，患者移动、人工操作差异或血管结构变异可能导致数据缺失。研究主要作者埃蒙·道尔博士表示："完美捕捉四条脑动脉血流数据几乎不可能实现，技术人员可能因误差程度而未能察觉问题。"

研究团队对196名受试者完成258次相位对比MRI扫描，其中包含108名儿童和88名成人数据。儿科组涵盖癫痫发作及肿瘤患者群体。通过建立数学模型，研究人员实现了对不同年龄段患者脑血流的精准估算，即使存在部分血管数据缺失的情况。

通讯作者Matthew Borzage博士指出："这些计算模型表明，即使仅获得部分数据集，仍可有效修复并利用数据。"该技术还可应用于病理性脑血流评估，使临床医生能通过标准3T相位对比MRI设备观测脑部微小血管，这类设备通常用于心脏成像检查。

研究团队下一步将推进分析流程自动化，实现实时成像纠错。Borzage博士补充道："研究的优势在于采用包含儿童和成人的异质人群样本，这有助于深化对整体人群模式的理解。通过利用这些脑血流数据识别异常并建立更丰富的数据关联，将有效改善诊断效果。"

更多信息： Eamon K. Doyle 等人，《异质性儿童和成人人群中相位对比磁共振脑血流测量的插补模型和误差分析》，《生理学前沿》(2025)。期刊信息： 生理学前沿