该项目的负责人彼得·李教授(伦敦大学学院机械工程)表示 , 该图谱跨越了我们对人体解剖学的一个以前很少探索的尺度 , 即完整器官中厘米到微米的尺度 。 临床CT和MRI扫描可以分辨到略低于1毫米 , 而组织学(在显微镜下研究细胞/活组织切片)、电子显微镜(使用电子束产生图像)和其他类似技术可以分辨亚微米精度的结构 , 但只能对器官组织的小活检进行分辨 。 新的HIP-CT以3D方式连接这些标尺 , 对整个器官进行成像 , 为我们的生物构成提供新的见解 。
对其他疾病和症状的见解
研究人员相信 , 从整个器官到细胞水平的比例桥接成像 , 可以为许多疾病提供更多的见解 , 如癌症或阿尔茨海默病 。
实际上 , HiP-CT正在填补人类医学成像领域的一个巨大空白:临床成像提供了身体和器官的 3D 数据 , 但仅限于总体规模;另一方面 , 组织病理学提供了来自小器官的组织和细胞的详细图像 , 它一般仅限于小领域和二维 。HiP-CT 正在将器官与组织规模联系起来 , 将放射学和病理学的临床学科紧密联系起来 , 并提供前所未有的 3D 组织结构和疾病模式的结构数据 。
研究人员希望 , 人类器官图谱最终将包含一个影响不同级别器官的疾病库 , 从1到100微米 , 直到整个器官 , 帮助临床医生诊断和治疗广泛的疾病 。
该团队还希望 , 利用机器学习和人工智能校准临床CT和MRI扫描 , 提高对临床成像的理解 , 实现更快、更准确的诊断 。
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