生物資訊學
基於真實組織微結構的擴散 MRI 模擬為驗證生物物理模型和優化採集方案提供了一種手段，但其計算成本限制了大多數研究只能在遠小於臨床體素的區域內開展。本研究的目標是開發一種自動化且可擴展的框架，將全玻片組織學圖像轉換為具有臨床相關空間尺度的擴散 MRI 模擬，同時確保其在標準工作站硬件上仍具可行性。我們提出了一條端到端流程，整合了二維全玻片細胞分割、網格生成和有限元 Bloch-Torrey 模擬。
為實現大空間尺度下的模擬而避免內存需求呈現不可承受的增長，我們引入了一種子區域平鋪策略，即將組織區域劃分為帶擴展邊界的子區域，並在無通量邊界條件下對各子區域獨立進行模擬。僅對每個子區域中心區域的信號進行聚合，以儘量減小邊界偽影。對於一個 800 μm × 800 μm 的基於組織學圖像的區域，聚合信號與相應全區域有限元模擬結果相比僅相差 0.07%，同時將實際運行時間從數天縮短至數小時，並使內存使用量保持有界且與全局區域大小無關。
當該方法應用於一個 2016 μm × 2016 μm 的異質性區域時，該區域近似於臨床體素的平面內尺寸；由全區域得到的表觀擴散係數與在更小的高密度和低密度子區域中計算得到的數值存在差異，這表明在臨床相關尺度上，結構異質性會影響所推導的擴散度量。所提出的框架建立了一種自動化且內存穩定的方法，可直接從常規組織學圖像生成擴散 MRI 模擬。
📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.11.724295v1?rss=1
🏷️ 擴散MRI 組織學圖像 有限元模擬 細胞分割 Bloch-Torrey方程 局部平鋪模擬