开源MRI兼容握力传感器的创新设计与动态肌肉成像应用研究

本研究针对动态MRI同步神经肌肉电刺激(NMES)研究中缺乏经济、开源的MRI兼容握力传感器问题，开发了一种基于3D打印技术的开源握力传感器。该传感器在3T MRI环境下表现出优异的兼容性（SNR仅降低3.7%），成功应用于四名受试者的动态相位对比MRI实验，为量化肌强直性营养不良等疾病的握力肌强直现象提供了新工具。研究成果以CC-BY 4.0协议开源，显著降低了相关研究的技术门槛。

　　

肌强直性营养不良1型作为成人最常见的肌营养不良症之一，其典型症状握力肌强直（grip myotonia）使患者难以松开握持物体，严重影响生活质量。目前临床缺乏量化这一症状的客观手段，而动态MRI结合神经肌肉电刺激(NMES)虽能通过计算肌肉速度场、应变图等功能参数评估肌肉性能，但商业MRI兼容握力传感器价格昂贵（超过2000美元）、依赖专有软件且存在光纤维传感器易受干扰等问题，严重制约了相关研究的可及性。

针对这一技术瓶颈，瑞士巴塞尔大学（University of Basel）生物医学工程系和巴塞尔大学医院放射与核医学科的Sabine Rauber等研究人员，在《Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine》发表了创新解决方案。研究团队基于开源3D建模软件FreeCAD设计，采用熔融沉积成型技术制造传感器外壳，集成两个并联的50kg铝制梁式称重传感器构成Wheatstone电桥。通过低通滤波器消除梯度场和射频干扰，利用HX711放大器和Arduino Uno微控制器实现100ms时间分辨率的力值采集。研究在3T MRI系统（MAGNETOM Prisma）中通过水模实验评估兼容性，并在4名健康受试者中结合NMES（60Hz，300μs脉宽）开展2D相位对比序列验证应用效果。

【主要技术方法】
研究采用3D打印技术制造传感器外壳，使用并联铝制称重传感器构建测量系统，通过铜网屏蔽和低通滤波器解决电磁干扰问题。在水模实验中采用梯度回波(GRE)序列评估信噪比(SNR)和B₀场均匀性，对4名24-43岁健康志愿者实施NMES触发的动态相位对比MRI（venc=20cm/s），同步记录握力曲线。所有设计文件和软件以CC-BY 4.0协议开源发布。

【MRI兼容性验证】
通过双回波GRE序列（TE1/TE2=3.84/9.09ms）显示，传感器仅引起1.3±16Hz的B₀偏移，SNR降低3.7%（p<10^-4）。RF噪声谱在质子共振频率-65Hz处出现微小峰值，但T1加权GRE图像仅显示传感器附近的轻微射频伪影（图6）。低通滤波器有效防止了梯度切换导致的微控制器复位，使力值记录误差控制在±1N范围内。

【力测量性能】
传感器在MRI内外均表现优异线性（R²>0.998），量程覆盖健康人（814N）和患者（490N）的握力需求（图3）。NMES实验成功记录到93次收缩周期，显示典型的0.2s机电延迟和0.6s力峰值特征（图7）。相位对比MRI清晰捕捉到前臂肌肉收缩时的速度场变化，证明该传感器能有效支持动态肌肉功能研究。

【讨论与意义】
该研究开创性地将开源硬件理念引入MRI兼容传感器领域，其核心价值体现在三方面：首先，成本仅为商业设备的零头，且规避了光纤传感器需要反复校准的缺陷；其次，模块化设计支持NMES同步触发，为肌肉动力学参数（如应变率）与输出力的标准化提供可能；更重要的是，开源策略（CC-BY 4.0）允许研究者根据特定需求调整设计，如增加指槽改善握姿一致性，或更换量程适应儿童患者。尽管存在方向敏感性（仅单轴测量）和NMES诱发疲劳等局限，但研究证实通过适当固定手腕和优化刺激参数（如增至1000μs脉宽）可有效解决。这项技术不仅适用于肌强直性营养不良的病理研究，还可拓展至功能MRI、运动状态下MR光谱学等广泛领域，为量化神经肌肉疾病的功能障碍树立了新标准。