缺血性脑卒中是全球致死致残的主要原因之一，发生于血管壁上的不稳定斑块（也称易损斑块）破裂是其关键致病因素。因此，准确识别高风险的易损斑块，对于早期干预和脑血管疾病的精准防控至关重要。目前，磁共振血管壁成像（MR-VWI）虽能提供高分辨率的解剖结构，但难以捕捉与斑块破裂相关的关键生物学炎症活性。由于单一模态的局限性，现有方法在全面量化斑块形态与代谢异质性方面仍显不足，尚难满足临床对高危斑块预测准确性的实际需求。

近日，中国科学院深圳先进技术研究院医学成像科学与技术系统全国重点实验室张娜研究员，联合上海交通大学医学院附属瑞金医院李彪教授团队，开发出一套面向临床的多模态融合颈动脉高风险斑块预测框架。该研究将氟-18-脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（[18F]FDG PET）与MR-VWI相结合，构建了整合常规与放射组学特征的联合模型，显著提升了对症状性颈动脉斑块的无创识别精度。研究成果以"Integration of conventional and radiomic features from [18F]FDG PET/MR imaging for multimodal prediction of symptomatic carotid atherosclerotic plaques"为题发表于美国心脏协会权威期刊Journal of the American Heart Association。

研究团队利用一体化PET/MRI系统的时空对齐优势，开发出多模态融合的智能评估模型。核心思路是突破传统单纯依赖单一解剖或代谢特征的瓶颈，通过从PET和MR-VWI中分别提取高维放射组学特征，并将它们与临床形态学指标（如斑块表面溃疡、强化）及代谢参数（如最大标准摄取值）相融合。这种全景式特征融合使模型能够更全面地解析斑块内部复杂的结构脆弱性与潜在炎症活跃度。为了解决模型临床适用性的问题，团队设计了严谨的验证策略。经过严格的时间独立验证队列测试（模拟未来未知临床数据），该一体化PET/MRI联合模型表现出优异的跨队列适应性与临床稳定性，显著优于仅依靠单一模态的预测模型。该方法为脑血管风险的无创精准评估与个体化干预提供了更高效、可靠的技术工具。

深圳先进院李倩博士后与上海交通大学医学院附属瑞金医院傅璠医生为论文共同第一作者，深圳先进院张娜研究员与上海交通大学医学院附属瑞金医院李彪教授为论文的共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金以及深圳市磁共振成像重点实验室等项目的资助。

图1：提出方法的总体技术路线图

图2：训练队列中MRI、PET及PET/MRI联合模型的SHAP分析（A-C）与列线图（D-F）对比