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陈珊珊， 王紫薇， 夏 天， 冷 静， 汪红志， 李真林
（1.上海健康医学院医学影像学院，上海 201318；
2.四川大学华西临床医学院，成都610041；
3.上海培云教育科技有限公司，上海 200433；
4.华东师范大学a.教育信息技术系；
b.物理与电子科学学院，上海 200062）
建立精准医疗诊断体系，医学影像亟须先行。随着精准医疗逐渐成为全球医学发展的方向，影像医学也迎来前所未有的发展机遇［1］。高素质的医学影像设备操作、装调和研发人才储备是影像医学发展的重要支撑。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是原理与技术相对复杂的设备，聚焦传统的MRI课程实验教学模式，存在学习时空有限、依赖有操作风险的设备、成像过程封闭不可见等问题，难以适应全球医疗发展新趋势对创新型人才培养的要求。
当前，元宇宙正成为下一代互联网的新形态，教育元宇宙是在元宇宙虚实融合一体化理念基础上，为学习者所营造的多技术集成的学习环境，蕴含着丰富的教和学活动之可能性与伸展性［2］。元宇宙通过数字孪生（Digital Twin，DT）技术生成现实世界的镜像，DT技术是元宇宙的重要底层技术之一［3］。DT 技术在智能制造领域的应用有所落地，在教育领域的应用仍然处于探索阶段［4］，林润泽等［5］基于智能工厂流水线实验装置，构建了智能装配机械臂DT 系统用于实验教学。陶飞等［6］提出了DT的5 维模型，DT驱动的6 条应用准则和14 类应用设想，推动了DT技术的进一步落地应用。借助DT技术构建MRI 原理与技术DT 实验平台，将促使实践教育模式和评价方式变革，满足学习者时时能学，处处能学的现实需求。
对现实世界的分析是构建元宇宙的首要任务。空间场景结构和时间上的事件流程用以描述现实世界，现实世界还涵盖人的属性、物的属性、人和物两两互动关系。虚拟世界与现实世界直接交界的是孪生基座［7］，分为“数据交互”和“模型构建”，其中数据交互是通过传感器和控制器完成数据采集和反馈控制，模型构建则包含自然规律仿真、社会规则仿真、数字人和物构建等。
自然规律的仿真可分为基于数据驱动的仿真和基于机理驱动的仿真。前者利用数据拟合解决弱机理模型的应用问题，复杂数据处理能力强，例如智能对话助手等。后者利用数值计算解决强机理模型的应用问题，高效、准确、逼真、实时，例如工业设计软件等。MRI设备DT 体的成像功能属于机理驱动模式的仿真。国内外关于MRI虚拟仿真平台的研究中，多数以解决临床问题为目的，Cao 等［8］设计了多功能MRI 仿真系统，实现任意样品、序列和电磁场条件下的磁共振信号、噪声和特定吸收率仿真。Zijlstra 等［9］提出利用快速傅里叶变换实现磁敏感伪影的仿真，并证明了在金属物体定位中的适用性。Liu等［10］在配备（Graphics Processing Unit，GPU）的计算机上搭建虚拟平台，实现了MRI新方法的评估。此外，各种用于MRI设备及检查技术实验教学的平台，尽管实现了在虚拟环境中完成MRI实验教学［11-14］，但这些平台缺乏自然规律仿真技术的运用。
本文设计了基于DT技术的MRI原理与技术实验平台系统框架，结合具体实验案例，梳理其数据获取、虚拟采集、迭代优化和应用服务思路，提出一种基于机理模型的建模仿真方法，用于构建MRI 原理与技术DT实验平台。
MRI原理与技术DT 实验平台由物理设备、虚拟设备、孪生数据、应用服务和各部分之间的连接组成，实现在线实验教学和MRI 设备关键部件的辅助优化设计，平台框架如图1 所示。
图1 MRI原理与技术DT实验平台框架
1.1 MRI设备物理实体
MRI设备物理实体包含了磁体、射频、梯度、谱仪和计算机等单元，分别负责产生静磁场、发射射频电磁场和接收磁共振信号、产生梯度磁场、控制各个部件协调和人机交互。MRI 设备通过射频电磁场激励处于静磁场中的氢质子发生核磁共振现象，利用梯度磁场实现信号空间定位，通过射频接收线圈接收弛豫过程中的磁共振信号，重建得到图像，图像反映的参数是人体组织的氢质子密度（Pd）、自旋-晶格弛豫时间（T1）、自旋-自旋弛豫时间（T2）、化学位移（CS）和扩散系数（D）等。
1.2 MRI设备DT体
在DT虚拟空间中，平台包括数字环境模型、数字人模型和数字设备模型。采用WebGL 和Unity 工具完成DT虚拟实体的开发，其中数字环境分为虚拟场景和虚拟流程，虚拟场景依据医院环境进行3D 建模实现，虚拟流程依据临床检查规范制定。数字人模型外形依据性别、年龄和体型构建，运动信息依据骨关节数目、关节类型和关节自由度构建，以实现全身部位的高自由度任意摆位，以满足实验教学需求。
1.3 虚实交互反馈
MRI设备和MRI设备DT体之间存在双向的交互反馈，MRI 设备运行后得到的感知数据如Pd、T1、T2、CS和D，同步到MRI设备DT体，DT体基于机理建模和算法求解后，将计算结果反馈给物理实体，支持对物理实体状态进行同步仿真，以计算实际设备运行过程中产生的图像质量控制参数异常，实现虚拟设备和实体设备的联动和以虚控实。
1.4 DT成像机理建模仿真
利用Matlab 实现自然规律仿真，关键点是基于机理模型进行数字环境、数字人和数字设备之间的内在机理关系仿真，包括物理数据获取、虚拟信号采集和虚拟图像重建，得到虚拟的磁共振图像，包括磁共振T1加权像（T1-Weighted Image，T1WI）、T2加权像（T2-Weighted Image，T2WI）和质子密度加权像（Pd-Weighted Image，PdWI）、短TI反转恢复序列（Short TI Inversion Recovery，STIR）图像和液体衰减反转恢复序列（Fluid Attenuated Inversion Recovery，FLAIR）序列图像等。
1.5 应用服务
在实验平台构建中，搭建数字环境、数字人和数字设备模型，用于表征MRI设备物理实体在虚拟空间中的运行信息；
在虚拟空间中构建DT仿真模型，实现虚拟实体和物理实体之间的交互反馈；
在虚实融合的DT实验平台上设计应用服务资源库。可开展的教学内容如图1 所示，含磁共振信号的检测、射频中心频率的确定、磁场均匀性评价与电子匀场等。
在MRI设备DT机理建模过程中，由MRI 设备获取多维物理数据，进行数字人建模，完成虚拟采集和图像重建，生成虚拟MRI图像，利用DT融合数据进行迭代优化，达到计算力、实时性、逼真度、沉浸性、互动性和用户自主性的全面提升。
2.1 数据生成
虚拟设备扫描的对象是数字人，数字人的准确性决定了输出的虚拟图像逼真度，MRI 数字人构建需要确定多维度信息，含人体组织的三维空间信息（坐标X、Y、Z，分辨率1 mm ×1 mm ×1 mm）、磁共振信号所反映的人体组织属性信息，如Pd、T1、T2、CS 和D。对MRI设备产生的MRI图像，进行非均匀性校正和刚性配准预处理，利用区域增长法进行结构初步分割，利用K邻近算法实现边界精细分割，对组织参数Pd、T1、T2、CS和D进行赋值。
2.2 虚拟采集
数字人构建之后，依据MRI 设备的工作过程，对数字人的物理数据进行虚拟采集，即依次进行选层、相位编码、频率编码、信号采集和信号处理，单个层面的K空间数据：
式中：A为信号放大倍数；
M0为原始信号幅值；
ρ（k，l）为层面质子密度分布；
ej（2π／N）kn为频率编码；
ej（2π／M）lm为相位编码；
e－n／T*2为信号衰减；
n为采样时间；
m为相位编码时间；
k为频率编码方向上的空间位置；
l 为相位编码方向上空间位置。生成K 空间数据之后，再通过二维傅里叶变换，得到MRI图像。
2.3 迭代优化
为使DT体成像结果逼近物体实体的成像结果，运用DT数据对设计进行评估，与教学需求与意见结合后，判断是否需要改进设计，如若需要改进，则将DT体的数据采集模型解构为人体模块、设备模块和环境模块，分别进行修正，如图2 所示。
图2 基于DT数据驱动的优化方法
人体模块考虑图像分割和组织参数的赋值的误差。设备模块考虑磁体单元、射频单元和梯度单元的变动，如放大器频率响应函数、重复时间、回波时间、弛豫时间、射频脉冲的幅值、脉宽、射频场非均匀性、静磁场非均匀性和静磁场漂移等。环境模块考虑添加射频干扰、铁磁性物质干扰、自主和非自主运动干扰等因素，修正完成后再重构模型，实现虚拟成像。
模型设计尽可能考虑到所有的相关因素，从实验结果的反馈科学性、实验操作的实时性、实验操作的沉浸性等方面，与物理设备进行对照，找出差距并不断迭代优化和持续改进，修正的越精细，MRI设备DT体的输出和物理实体的输出越逼近。
2.4 应用开发
MRI原理与技术DT实验平台除了满足医学影像领域院校批量实验教学、影像技师培训、医疗器械工程师培训之外，还能为MRI设备的辅助研发提供分析平台：低场磁共振弛豫谱反演算法研究［15］；
高阶有源匀场技术开发［16］；
MRI伪影仿真分析［17］；
样本增广和批量标注模型构建与数字图谱研发［18］和MRI 设备性能智能检测等。
根据MRI设备DT机理建模过程中所运用的关键技术，可开展相应的教学内容，建模过程完成系统预扫描、定位扫描、正常成像、异常成像、图像信噪比、图像均匀性、层厚、纵横比、空间分辨力、低对比度分辨力、几何畸变等质控参数评价。每个环节对应的教学内容和技术应用价值见表1。
表1 基于DT机理建模的MRI成像原理与技术的实验教学内容
3.1 磁共振检查模拟实训
MRI原理与技术DT实验平台围绕医院MRI检查场景和检查流程设计，仿真结果如图3（a）所示。该仿真结果与临床检查真实情景相对应，进入实验平台，进行系统登录，信息查验，查前更衣，操作摆位，成像扫描和结束检查，具体内容见表2。
表2 MRI检查DT实训流程
DT实验平台对物理实体状态进行同步仿真，利用DT融合数据实时重建MRI 图像，虚拟空间中MRI 软件操作界面如图3（b）所示。平台有机融合了软件操作界面数据和数值计算图像数据，在DT 虚拟空间中摆位、视野参数设置等操作，联动表现于虚拟MRI 图像的仿真结果。与物理实体设备的运行结果对应，实现序列参数对图像的影响、识别和分析伪影、诊断故障等实验内容。
图3 MRI成像原理与技术的DT实验平台仿真结果
3.2 磁共振加权成像实验
在实验平台，选择成像序列，如自旋回波成像序列、梯度回波成像序列、反转恢复成像序列和平面回波成像序列，设置和调节序列参数、完成二维数据采集、K空间填充和图像重建，可获取T1WI 像、T2WI 像、PdWI像、脂肪抑制像、黑水像等。
选择自旋回波成像序列，设置序列其他参数为默认参数，调节参数脉冲重复时间TR 和回波时间TE，运行仿真模型，完成二维数据采集和图像重建，得到K空间和图像仿真结果，TR和TE参数对图像权重的影响结果如图4 所示。保持回波时间TE＝20 ms，逐渐将重复时间TR由2 500、1 200、500、300 缩短至100 ms，组织的纵向磁化矢量恢复快慢差异逐渐显现，T1权重逐渐增加，图像由PdWI像向T1WI像过渡。保持重复时间TR＝2 500 ms，逐渐将回波时间TE 由20、50、100、150 延长至200 ms，组织的横向磁化矢量衰减快慢差异逐渐显现，T2权重逐渐增加，图像由PdWI像向T2WI像过渡。该仿真结果与实体MRI设备的运行结果相一致。
图4 不同TR、TE 参数下的MRI图像
3.3 磁共振伪影识别实验
磁共振图像上出现的一些成像对象本身不存在的图像信息，使得图像质量下降，称作伪影或鬼影。其产生因素主要包括成像环境、成像对象、成像设备和成像序列参数等。在MRI 原理与技术DT 实验平台上，设置和调节不同的参数，运行仿真模型，实现伪影模拟，包括与成像环境和成像对象有关的条纹伪影、运动伪影、偏离中心伪影；
和设备有关的镜像伪影、中心斑伪影、射频串扰伪影；
和成像序列参数有关的化学位移伪影、截断伪影、卷褶伪影、射频拉链伪影等。
静电放电等引起K空间的信号幅值异常点，即数据尖峰点，使得图像上出现不同间距且背景均匀的明暗相间的条纹伪影。尖峰数据出现在K 空间中的位置不同，条纹方向和间距具有差异。设置尖峰数据点的横坐标和纵坐标位置，运行仿真模型。图5 给出不同位置处的条纹伪影实验结果。可见，仿真结果和理论相符。成像环境中存在频率接近射频频率的信号进入接收链路，图像上会出现平行于相位编码方向的干扰条带，射频串扰伪影仿真结果如图6（a）所示。射频脉冲翻转角的设置存在误差，引起激励回波进入接收链路，图像上会出现平行于频率编码方面的中央条带上的离散的亮点和黑点，射频拉链伪影仿真结果如图6（b）所示。仿真结果与设备运行结果相对应。
图5 与成像环境和成像对象相关的伪影
图6 与成像设备和成像序列参数相关的伪影
本文从教育元宇宙和DT 技术的概念出发，探讨了教育元宇宙趋势下MRI成像原理与技术DT实验平台的框架和机理建模思路，分析了一种可行的机理建模方法，实现了MRI设备的DT仿真，并设计了应用服务资源库以满足实验教学需求。
本文的理论研究和实验案例为MRI设备DT建模提供理论依据和仿真实例，对数字孪生教学应用具有一定的参考价值。现阶段的研究侧重于机理建模的应用效果评估，后续将考虑结合虚拟现实技术提升平台的沉浸性，力图为学习者创设几近真实的实验环境。同时，将完善智能化考核反馈功能，将教师从繁重的实验评价中解放出来，有更多的精力关注于教学方法的改进和学生学习效果的提升。
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