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陈慧军 副教授

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研发新诊断工具，改善临床诊疗策略

陈慧军教授于2008年获得北京大学博士学位，之后在美国华盛顿大学（西雅图）放射学系从事博士后研究。2012年全职任教于清华大学，现为清华大学医学院长聘研究员，博士生导师。主持和参与多项国家自然科学基金、重点研发和北京市科研项目。担任美国放射学会（RSNA）量化影像生物标记物联盟PDF-MRI技术委员会委员，中国卒中学会脑血流与代谢分会委员等学术职位。同时担任国内外研究机构和基金的评审专家。陈慧军教授长期从事磁共振生理量化成像，包括新序列设计、图像重建、图像处理、生理建模和临床研究，临床应用主要涉及心脑血管疾病（动脉粥样硬化、动脉瘤、心脏疾病）和肝脏疾病。获得了多项原创性研究成果，主持和参与多项国家自然科学基金、十三五重点研发和北京市科委项目。共发表SCI论文50余篇，包括Radiology、MRM、Stroke、JACC Imaging和JCMR等，发表110余篇国际会议摘要，并有发明专利多项。陈慧军教授已取得国内专利2项、国际专利2项、软件著作权1项，申请国际专利1项。

  • 开发磁共振生理量化成像技术，为精准诊疗赋能

    陈慧军教授的科研重点是通过生理量化成像技术和临床转化研究，切实改善心脑血管等重大疾病的诊疗过程，最终降低其发病率、死亡率及致残率。具体来说，陈慧军教授目前的研究成果集中在基于动态增强磁共振成像（DCE-MRI）技术的颈动脉粥样硬化斑块炎症及新生血管化量化成像技术创新，及其临床转化研究，并利用对DCE-MRI技术的核心技术创新，在肝脏功能量化成像领域有了初步的研究成果。

    陈慧军教授的主要学术创新和贡献为高精度磁共振量化成像技术研发及其临床转化研究，是典型的医工交叉研究。陈慧军教授聚焦威胁国人健康的重大疾病：动脉粥样硬化，开发了一整套基于磁共振量化成像的动脉粥样硬化斑块成像方案，不仅通过量化成像技术研发，对其主要病理过程：炎症和新生血管化，进行高精度量化成像，还初步证实了其临床和病理研究意义，还开发了单序列T1，T2量化成像和处理新技术，可更快更好的获取斑块形态和成分，其研究成果有望切实改善心脑血管疾病这一严重威胁国人健康的重大疾病的诊疗过程，最终降低其居高不下的发病率、死亡率及致残率。

    ·颈动脉粥样硬化斑块炎症及新生血管化高精度量化成像及其临床转化研究

    炎症和新生血管化是动脉粥样硬化的主要病理过程，陈慧军教授针对传统对其量化的成像方法（动态增强成像（DCE-MRI））所存在的量化误差大，可重复性不高、只能评估晚期大斑块等问题，进行了一系列核心技术创新：（1）提出了颈动脉血管壁DCE-MRI黑血亮血交替同时采集技术（HOBBI），将量化误差和变异性降低到传统方法的1/6和1/3以下（MRM 2015;73(5):1754-63）；（2）通过压血技术和采集轨迹创新获得了三维黑血大范围高分辨率管壁黑血亮血交替成像技术（LaBBI），进一步将成像层数扩大15倍（MRM 2018;79(3):1334-44）。这两个技术初步解决了血流信号污染问题，使早期斑块和斑块关键区域的炎症及新生血管量化成为可能。陈慧军教授的转化医学研究也获得了重要成果：（1）发现了DCE-MRI量化参数与心脑血管临床症状的关系（Atherosclerosis 2017;263:420-6），表明陈慧军教授开发的技术对心脑血管病临床诊断有潜在价值；（2）揭示了斑块内出血这一高危动脉粥样硬化斑块成分与炎症和新生血管化之间的病理性联系（Stroke 2013;44(4):1031-6）。这些转化研究初步表明了该技术在病理和临床研究中的意义。

    ·新一代三维大范围高分辨率多对比度定量动脉粥样硬化斑块成像解决方案研发

    由于磁共振多对比度成像提供的多元信息，传统斑块成像可提供斑块形态和成分等重要信息，但其存在扫描时间长（15-26分钟），后处理即困难又耗时，加权图像易受扫描条件影响，可重复性不高，缺乏靶器官（大脑）灌注量化评估等缺点，陈慧军教授通过创新技术研发，提出了新一代三维大范围高分辨率多对比度高精度定量斑块成像解决方案，包括：（1）提出了结合翻转恢复和三维黄金角度径向采集方法的斑块T1量化成像序列GOAL-SNAP（Radiology 2018;287(1):276-84），并进一步开发了斑块T1和T2同时量化的单序列成像技术SIMPLE（MRM 2018;80(6):2598-608），传统需要4个序列进行的T1量化和T1&T2量化改进为单序列，无配准问题，扫描时间缩短77%和47%。更重要的是其本身还提供了亮血、黑血多对比度T1、T1&T2和PD等多对比度图像，满足斑块形态和成分分析的要求，相比传统2D多序列多对比度方案，单序列扫描时间缩短至少47%，无配准问题，成像范围至少扩大2.5倍，分辨率更高；（2）基于新的三维大范围高分辨率单序列多对比度成像方案，充分利用其无需配准和大特征空间的好处，开发了基于人工智能的血管壁和成分分割方法（ISMRM 2019;p4743和MRI 2019;60:93-100），初步证明了该方案在斑块形态和成分量化上的可行性，还研发了三维大范围血管壁图像专用分析软件（软件著作权：2015SR199101）；（3）针对颈动脉粥样硬化主要影响的大脑血液灌注，开发了针对自旋标记的磁共振指纹灌注成像的深度学系重建方法DeepMARS（MRM 2020;84(2):1024-34），可将重建时间提高2400余倍（24min vs 0.58s），且其灌注定量精度和可重复性均有提高。

  • 1.Y Li, Y Wang, H Qi, Z Hu, Z Chen, R Yang, H Qiao, J Sun, T Wang, X Zhao, H Guo, H Chen*. Deep learning-enhanced T1 mapping with spatial-temporal and physical constraint. Magnetic Resonance in Medicine 2021;86(3):1647-1661.

    2.Q Zhang, P Su, X Chen, Y Liao, S Chen, R Guo, Q Qi, X Li, X Zhang, H Hu, H Lu, H Chen*. Deep learning-based MR fingerprinting ASL ReconStruction (DeepMARS). Magnetic Resonance in Medicine 2020;84(2):1024-1034.

    3.H Qi, J Sun, S Chen, Z Zhou, X Pan, Y Wang, X Zhao, R Li, C Yuan, H Chen*. Carotid intraplaque hemorrhage imaging with quantitative vessel wall T1 mapping: technical development and initial experience. Radiology 2018;287(1):276-284.

    4.H Qi, F Huang, Z Zhou, P Koken, N Balu, B Zhang, C Yuan, H Chen*. Large coverage black-bright blood interleaved imaging sequence (LaBBI) for 3D dynamic contrast-enhanced MRI of vessel wall. Magnetic Resonance in Medicine 2018;79(3):1334-1344.

    5.J Ning, Y Sun, S Xie, B Zhang, F Huang, P Koken, J Smink, C Yuan, H Chen*. Simultaneous acquisition sequence for improved hepatic pharmacokinetics quantification accuracy (SAHA) for dynamic contrast-enhanced MRI of liver. Magnetic Resonance in Medicine 2018;79(5):2629-2641

    6.J Wang, H Liu, J Sun, H Xue, S Yu, C Liang, X Han, Z Guan, L Xie, L Wei, C Yuan, X Zhao, H Chen. Varying correlation between 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography and dynamic contrast-enhanced MRI in carotid atherosclerosis: implications for plaque inflammation. Stroke 2014;45(6):1842-1845.

    7.J Sun, Y Song, H Chen*, WS Kerwin, DS Hippe, L Dong, Min Chen, Cheng Zhou, Thomas S. Hatsukami, Chun Yuan. Adventitial perfusion and intraplaque hemorrhage: a dynamic contrast-enhanced MRI study in the carotid artery. Stroke 2013;44(4):1031-1036.

  • 学术荣誉与奖励

    2018北京市科学技术奖三等奖

    开设课程

    医疗仪器原理

    英文实践

    人体解剖与生理学

    信息与生命

    医学影像（1）-物理基础

    医学影像（2）-图像重建

    医学影像技术前沿及实践

    其他社会职务

    1.中国卒中学会脑血流与代谢分会委员

    2.Radiological Society of North America(RSNA) Quantitative Imaging Biomarkers Alliance (QIBA) PDF-MRI Technical Committee委员

    技术专利

    1.Huijun Chen; Chunyao Wang; Chen Zhang; Haikun Qi; Qiang Zhang; Yajie Wang; Non-contact neck-based respiratory and pulse signal detection method and apparatus, and imaging device, 2020-4-28, 美国, PCT/CN2018/111707.

    2.陈慧军; 齐海坤; 章强; 基于3D形貌测量的磁共振成像矫正方法、装置及设备, 2017-10-30, 中国, 201711041327.3.

    3.Wang, Jinnan; Chen, Huijun; Boernert, Peter; Yuan, Chun; Interleaved Black and Bright Blood Imaging for Interleaved Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging, 2015-11-12, 美国, PCT/IB2013/060831.

    4.Chen, Huijun; Wang, Jinnan; Yuan, Chun; Optical based subject motion detection in imaging systems, 2015-6-25, 美国, PCT/IB2014/066569

    5.清华大学; 三维大范围多对比度血管成像分析处理软件V1.1, 2015SR199101,原始取得, 全部权利, 2014-8-1

    6.陈慧军; 崔志伟; 张珏; 方竞; 一种快速三维形貌测量的方法及装置, 2011-3-30, 中国, ZL200910079562.9.

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