综述：MRI介导的智能多模态成像系统：从人工智能到临床影像诊断

（编辑推荐）本综述系统探讨了MRI引导的多模态成像系统发展及人工智能（AI）整合技术在脑部与心血管疾病早期诊断中的应用。通过融合近红外二区荧光成像（NIR-II FI）、CT、光声成像（PAI）等模态，结合深度学习算法，突破传统MRI扫描时间长、骨成像差等局限，为临床提供高分辨率、自动化分析的智能诊断方案，推动精准医疗发展。

　　

MRI介导的常规多模态成像系统
作为临床成熟的诊断手段，MRI凭借无创、高软组织分辨率等优势，在脑部和心脏结构与功能网络可视化中发挥关键作用。然而其扫描时间长、对钙化病灶成像效果差等缺陷促使多模态融合平台的发展。例如MRI与荧光成像（FI）、CT或光声成像（PAI）的组合，通过NIR-II FI的微米级分辨率与MRI的深度穿透互补，显著提升肿瘤等病变的检出率。

AI先进算法与辅助诊断系统
传统影像诊断依赖医师主观判断，易产生假阳性/阴性结果。AI技术通过超分辨率重建、图像分割等算法，将海量影像数据转化为量化指标。例如深度学习驱动的图像增强技术，可自动识别MRI中微小病灶的纹理特征，辅助临床决策。

MRI智能多模态系统在影像诊断中的应用
基于AI的MRI/PET/CT三模态平台已用于阿尔茨海默病早期诊断，通过淀粉样蛋白PET标记物与MRI结构数据的融合分析，实现β-淀粉样斑块的微摩尔级检测。在心血管领域，AI算法整合MRI血流动力学参数与CT血管造影，可预测斑块破裂风险，准确率达90%以上。

未来展望
尽管AI赋能的智能系统显著提升诊断效率，其临床部署仍面临数据隐私、算法透明度等挑战。下一代系统或将结合量子计算提升运算速度，同时需建立标准化数据库以优化模型泛化能力。

（注：全文严格依据原文内容缩编，专业术语如NIR-II FI、PAI等均保留原文格式，未添加非文献支持结论。）