摘要
脑影像精准分割与脑龄预测在神经科学和临床医学中具有重要的应用价值，可用于疾病诊断和认知衰退评估。智能MR脑测量与健康评估系统融合深度学习与传统算法，提供从影像采集到报告生成的端到端分析服务。系统能够快速实现大脑不同脑区的精准分割，自动计算脑区体积、不对称性指数及磁共振帕金森综合征指数（MRPI）等指标，为疾病诊断提供量化依据。基于影像分割特征，通过深度学习模型实现高精度的脑龄预测，以脑龄差值反映大脑老化程度，助力神经退行性疾病的早期筛查和早期干预。结合参考人脑数据库，对体积异常脑区进行预警，通过量化随访脑结构细微变化，为个体化健康管理提供客观依据，从而提升脑健康管理水平。
一、场景与内容
1.业务痛点
脑影像精准分析在神经疾病诊疗中具有重要价值，但当前临床实践方面存在诸多挑战。首先，传统的人工脑区分割方法效率低、耗时长，且分割质量受医生主观经验影响较大。其次，由于脑部结构多样，不同个体之间存在较大差异。现有的传统分割工具虽然提高了部分效率，但仍存在自适应性和泛化能力低的问题。除此之外，传统脑龄评估主要依赖简单的机器学习模型，这类方法预测精度有限，难以捕捉早期细微的脑结构变化，且大多基于西方人群数据开发，缺乏针对中国人群的本土化适应。
2.AI技术应用
针对这些行业痛点，本项目开发了一套基于人工智能的MR脑影像分析系统。在技术路径上，我们创新性地采用传统算法和深度学习融合策略。首先使用改进的F-CNN框架实现脑组织的快速精准分割；其次在解剖分割的基础上，使用改进的3D U-Net框架实现大脑皮层重建，使用无监督学习算法实现与标准脑空间的刚性和非刚性配准；最后基于3D ResNet构建脑龄预测模型，提供精准的脑龄预测。为保障模型的泛化能力，我们整合了来自ADNI、UK Biobank等多个国际权威公开数据库以及国内三甲医院的临床数据。整个系统部署在汇智灵曦智能一体机上，采用NVIDIA 4090 GPU提供算力支持。
系统的关键功能模块包括：智能诊断模块自动生成各脑区的精确体积测量、左右不对称性指数、MRPI等临床常用参数，并基于参考范围，对异常值进行显著标注；脑龄预测模块自动输出预测脑龄与实际年龄的差值（BAG），辅助医生进行神经退行性疾病的早期筛查与进展监测；动态随访模块基于用户的年度脑结构变化，自动生成可视化分析图表。所有分析结果均以结构化报告形式输出，支持DICOM标准接口与医院PACS等系统的无缝对接。
3.实施过程
在项目的实施过程中，我们采用分阶段推进策略。第一阶段，主要完成基础算法的开发与小样本测试；第二阶段，开展大规模的多样本验证。在项目实施过程中，汇智灵曦医疗团队负责核心算法的研发、工程化实现和一体机部署，南京脑科医院专家团队牵头制定数据标注标准和临床验证方案。
二、技术与创新
1.技术创新
在技术创新方面，我们自主研发了基于多模态脑影像的AI脑龄预测模型（Aethermind Brain Age Net,ABANet），通过结合多模态特征融合和3D ResNet网络的优势，在保持模型轻量化的同时提升特征提取能力。此外，我们还实现深度学习和传统算法的有机融合，以提供精准的脑区分割、MR影像配准和皮层表面重建等功能。经自主检测验证，系统在多样本测试集上与传统脑影像分析工具相比，在显著缩短处理时间（FreeSurfer 4-6小时vs本系统15分钟）的同时保持同等或更优的精度（传统工具MAE 8.12岁vs本系统MAE 2.7岁）。
2.模式创新
在模式创新方面，我们实现了“智能一体机+脑智健康检测”的医疗AI服务模式。硬件端采用汇智灵曦自主研发的智能分析一体机，集成高性能GPU，实现“上传-分析-报告-管理”的全流程自动化处理。临床端与南京脑科医院深度合作，基于一体机共同打造从脑健康体检、疾病早期筛查、疾病辅助诊断到长期随访监测的全周期智能脑健康服务方案。在商业模式上，我们采用“设备销售+定制化服务”的模式，医疗机构购买一体机设备后，可根据实际需求选择不同的定制化服务（专病管理、年度维护、算法升级、专家远程会诊等）。系统支持脑测量与健康评估报告的自动生成，满足临床和科研的双重需求。
三、实施与成效
1.经济价值
智能一体机的应用大幅降低单个被试脑影像数据分析的综合成本，传统需要4-6小时的分析流程缩短至15分钟内完成，效率提升16倍。按照南京脑科医院相关科室当前年均门诊人次计算，设备投入运营后，单个医疗机构年均可增加产值约3551.4万元。
2.社会效益
通过与南京脑科医院的合作验证，本项目的实施可以提供用户未来脑卒中、神经退行性疾病的风险评估，客观提供可能存在的危险因素，并提出个性化的干预方案，同时制定科学管理方案助力保持大脑健康。
项目采用的“智能一体机+脑智健康检测”的医疗AI服务模式，为脑健康智能评估技术的规范化应用提供了范例。通过将算法模型集成到医疗硬件设备，既解决了医疗数据隐私问题，又确保了系统的稳定性。关键指标对比显示：在分析效率方面，分析时间从传统方法的4-6小时提升至15分钟内；在分析精度方面，脑区分割Dice系数从传统方法的0.87提升至0.92；脑龄预测的MAE由8.12岁降至2.7岁。
四、价值与效益
1.适用场景
本项目适用于各级医疗机构神经内科等临床场景、脑健康体检中心等体检场景及脑科学研究等科研场景，覆盖疾病诊断、健康管理和基础研究领域。
2.推广路径
本项目通过“产学研医”的高效协同模式，与医院、影像设备厂家、脑机接口企业、算力服务器供应商等建立生态联盟，实现从芯片到设备的技术创新，与南京脑科医院等医疗机构开展产品验证和场景优化合作，确保技术方案的临床适用性。
3.社会价值
项目的社会价值体现在提供个性化的脑健康评估服务，更好地维护与促进脑健康管理，促进“以治病为中心”向“以健康为中心”的转变。
4.重大贡献
本项目为医疗AI产业化提供了实践参考，不仅通过一体机形态验证了商业可行性，还通过与医疗机构合作培养医学+AI跨学科人才。
完成单位：河南豫资开勒智能科技有限公司
完成人：李肖搏