香港科技大学，最新Nature Biomedical Engineering，AI医学影像新突破！

本文介绍了一项由香港科技大学、南方医科大学第三附属医院和中山大学孙逸仙纪念医院合作的研究，提出了名为MARS的大规模多序列MRI基础模型。背景方面，MRI序列繁多、成像参数各异导致数据异质性高，限制了AI模型的泛化能力。研究目的旨在解决这一瓶颈，让AI模型能够像放射科医生一样理解不同序列和器官的MRI图像。研究团队通过自监督预训练（使用336,476份3D MRI扫描，涵盖10大解剖结构）和双分支解耦设计，分离解剖结构与序列特征。结论显示，在44项覆盖诊断、分割、配准、预测和报告生成的临床任务基准测试中，MARS在41项中取得第一，展现出卓越的泛化能力和鲁棒性，为真实世界多序列MRI的通用分析提供了可扩展的解决方案。未来研究将扩展到多模态视觉-语言联合建模。