开发磁共振成像核心技术，引导微创诊疗系统的研制
郭华博士2006年毕业于美国Duke University 生物医学工程系。曾在Siemens 公司，香港大学和美国纽约大学进行磁共振成像物理与图像重建方面的研究工作。在2010 年加盟清华大学前曾任美国纽约大学放射学系助理教授。现任清华大学医学院生物医学工程系生物医学影像研究中心特别研究员，长聘副教授。 郭华教授的科研重点是磁共振影像的核心技术开发与影像引导微创诊疗系统的研制。开展的研究课题包括高时空分辨率神经影像技术的开发，基于磁共振影像活体组织病理信息定量成像，磁共振影像引导的微创介入治疗与系统开发，与基于人工智能的经济高效MRI技术。现已发表SCI文章90余篇，国际会议文章200余篇。2017~2020为ISMRM AMPC成员，2021～2024 Editorial Board of MRM。
科研领域及主要成果
磁共振成像序列和图像重建技术推进临床诊疗影像应用转化
磁共振影像在临床和生命科学研究中占有重要地方，它无疑推动了现代医学的发展。扩散磁共振影像(DWI)通过检测水分子的扩散行为可以无创地检测生物组织的微观信息，在临床诊断和神经科学中被广为使用。然而，目前产品中的扩散成像方法还有诸多缺点，如图像分辨率低，几何失真和图像模糊等。
郭华教授和他的团队已经开发了一系列的针对不同应用采用不同方法的高分辨率和高保真度的DWI成像方法，实现了图像的变形抑制到变形去除，实现了层内的高分辨率成像和3D等体素亚毫米DWI成像，提升了信号的采集效率。特别地，在重建多次激发DWI图像时，首次提出将由运动引起的图像域的相位变化信息作为信号的一种编码方法，首次提出将磁场不均匀行引起的相位作为信号的一种编码方法，用于并行图像的重建中，因此可以更好地恢复传统方法由于降采倍数高不能计算的问题。
郭华教授积极推动研究的临床转化，其中部分技术也已成功转化到国内磁共振影像公司的产品中。目前，他的团队和公司开展合作，开发下一代磁共振影像系统，实现了信号的快速采集与图像降噪。为MRI引导的激光消融系统提供更准确的温度测量技术，提升治疗系统的准确度。
代表性论著
1. Simin Liu, Yuhui Xiong, Erpeng Dai, Jieying Zhang, Hua Guo*. Improving Distortion Correction for Isotropic High-Resolution 3D Diffusion MRI by Optimizing Jacobian Modulation. Magnetic Resonance in Medicine, 2021.
2. Erpeng Dai, Simin Liu, Hua Guo*. High-Resolution Whole-Brain Diffusion MRI at 3T Using Simultaneous Multi-slab (SMSlab) Acquisition, Neuroimage.2021.
3. Sisi Li, Yishi Wang, Zhangxuan Hu, Li Guan, Yong Hai, Hanwen Zhang, Le He, Wen Jiang, Hua Guo*. High-Fidelity Diffusion Tensor Imaging of the Cervical Spinal Cord Using Point-Spread-Function Encoded EPI, Neuroimage, 2021, in press.
4. Diwei Shi, Ziyi Pan, Xuesong Li, Hua Guo*, Quanshui Zheng*. Diffusion coefficient orientation distribution function for diffusion magnetic resonance imaging, Journal of Neuroscience Methods , doi:10.1016/j.jneumeth.2020.108986.
5. Jingwen Huang, Jun Shen, Qihua Yang , Ziliang Cheng, Xiaodong Chen, Taihui Yu, Jinglian Zhong, Yun Su, Hua Guo*. Quantification of pancreatic iron overload and fat infiltration and correlations with glucose disturbance in pediatric thalassemia major patients. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery 2020. doi: 10.21037/qims-20-292.
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