鲍庆嘉 男 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
电子邮件： qingjia.bao@apm.ac.cn
通信地址： 湖北省武汉市武昌区小洪山西30号
邮政编码： 430071
导师简介
鲍庆嘉，中国科学院精密测量科学与技术创新研究院研究员、博导，现任磁共振波谱与成像全国重点实验室副主任。入选基金委海外优秀青年，湖北省人才计划，武汉市产业领军人才。长期从事磁共振仪器研制、脉冲序列开发以及基于人工智能的高维磁共振数据重建研究。
在磁共振仪器技术研究方面，作为技术骨干参与“十一五”国家科技支撑计划项目，国家强磁场基础设施项目等国家重大工程和科研项目，参与完成国内首台高场磁共振波谱仪的研制及产业化，以第一作者在磁共振等专业杂志JMR上发表多篇仪器研制相关论文，获得多项发明专利授权，相应成果已成功转化应用。在代谢磁共振成像研究方面，开展的超快高灵敏磁共振成像脉冲序列及重建技术，可以克服常规磁共振方法受到磁场不均匀性影响及运动伪影的影响，目前已在扩散张量成像、胎儿功能成像及多种杂核DNP磁共振波谱成像（MRSI）取得应用。以第一或通讯作者在SA，IEEE TMI，AC，MRM发表40余篇MRI方法与技术相关论文。
研究领域
1、植入式微电极-磁共振多模态脑机接口设备研制
采用植入式神经微电极联合fMRI与代谢MRI，实现局部神经电活动、全脑功能与能量代谢的同步跨尺度观测，建立“神经放电—脑功能网络—能量代谢”定量关联，为揭示脑网络跨尺度耦合机制提供依据。
2、高灵敏度代谢磁共振线圈研制
我们实现了一种新的1H-2H双谐振线圈，以实现2H代谢成像的高信噪比和B1场不均匀性。结果表明，1H-2H双谐振线圈可以获得比鞍形体积线圈和单环表面线圈更高的SNR图像。
3、超极化13C及2H代谢磁共振高维数据采集
传统的化学位移成像采集速度较慢，信噪比较低。我们基于bSSFP技术开发了多回波bSSFP脉冲序列，结合IDEAL的思想成功分离出不同的代谢物，不仅提高了时空分辨率，还提高了成像的信噪比。
4、基于AI的磁共振数据重建方法
提出的方法将解纠缠CycleGAN与k空间子采样集成来进行运动校正。它将运动校正视作图像域迁移问题，借助k空间子采样策略简化伪影特征。该方法优于钆塞酸增强肝脏 MRI 中其它先进的运动校正方法，可以提高图像质量并减少扫描失败。
提出了一种基于重复采集自监督与时间子空间建模的高分辨率动态DMI重建方法。该方法利用重复数据构建自监督训练对，并在时间子空间中进行重建，可在有限重复次数下提升低浓度代谢物检测能力，更清晰地揭示肿瘤葡萄糖摄取和乳酸代谢异质性。
5、代谢磁共振在活体中的应用
采用基于多频bSSFP的高分辨率DMI结合无监督聚类分析肿瘤代谢异质性，可识别肿瘤内葡萄糖和乳酸富集亚区，并与组织学及代谢相关蛋白表达一致，为肿瘤代谢分型和精准肿瘤学提供影像学依据。
招生信息
长期招聘多模态脑机接口设备研制、磁共振线圈研制、磁共振序列开发、基于AI的磁共振数据重建方向的硕士、博士、博士后
感兴趣的同学可直接联系：qingjia.bao@apm.ac.cn
招生专业
070208-无线电物理
085400-电子信息
招生方向
多模态脑机接口设备研制
磁共振线圈研制
磁共振序列开发
基于AI的磁共振数据重建
教育背景
工作经历
2021-10--至今 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 研究员
2020-04--2021-10 武汉联影生命科学仪器有限公司 科学顾问
2016-03--2020-10 以色列魏茨曼科学研究所 博后/访问学者
2015-11--2016-02 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 副研究员
2013-07--2015-11 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 助理研究员
出版信息
代表性论文
[1] Xinjie Liu#, Sufei Wang#, Jinrui Zhao, ShaSha Wang, Peng Sun, Xin Zhou, Maili Liu, Chaoyang Liu, Lucio Frydman*, and Qingjia Bao*. High–spatiotemporal resolution deuterium metabolic imaging enables in vivo phenotyping of intra-and intertumoral heterogeneity[J]. Science Advances, 2026, 12(34): eaef4377.
[2] Chuanwen Zhao#, Gang Chen#, Caixiang Liu, Zhao Li, Jing Zhao, Peng Sun, Hongkang Chu, Xin Zhou, Maili Liu, Peijun Song*, Qingjia Bao*, Chaoyang Liu. Phase Model-Driven Deep Learning for Robust Phase Correction in High-Throughput NMR-Based Metabolomics. Journal of Physical Chemistry Letters, 2026, 17(4): 1245-1253.
[3] Gang Chen, Han Xie, Xinglong Rao, Xinjie Liu, Martins Otikovs, Lucio Frydman, Peng Sun, Zhi Zhang, Feng Pan, Lian Yang*, Xin Zhou, Maili Liu, Qingjia Bao*, Chaoyang Liu. MRI Motion Correction Through Disentangled CycleGAN Based on Multi-Mask K-Space Subsampling. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2025, 44(4): 1907-1921.
[4] Xinjie Liu, Qingjia Bao*, Zhuang Liu, Jie Wang, Martins Otikovs, Zhi Zhang, Xin Cheng, Maili Liu, Xin Zhou, Lucio Frydman, Chaoyang Liu*. Exploring Metabolic Aberrations after Intracerebral Hemorrhage In Vivo with Deuterium Metabolic Spectroscopy Imaging. Analytical Chemistry, 2024, 96(39): 15563-15570.
[5] Feng Pan, Xinjie Liu, Jiayu Wan, Yusheng Guo, Peng Sun, Xiaoxiao Zhang, Jiazheng Wang, Qingjia Bao*, Lian Yang*. Advances and prospects in deuterium metabolic imaging (DMI): a systematic review of in vivo studies. European Radiology Experimental, 2024, 8: 65.
[6] Qingjia Bao, Xinjie Liu, Jingyun Xu, Liyang Xia, Martins Otikovs, Han Xie, Kewen Liu, Zhi Zhang, Xin Zhou, Chaoyang Liu*. Unsupervised deep learning model for correcting Nyquist ghosts of single-shot spatiotemporal encoding. Magnetic Resonance in Medicine, 2024, 91(4): 1368-1383.
[7] Peijun Song, Jun Xu, Xinjie Liu, Zhi Zhang, Xinglong Rao, Ricardo P. Martinho, Qingjia Bao*, Chaoyang Liu*. Stationary Wavelet denoising of solid-state NMR spectra using multiple similar measurements. Journal of Magnetic Resonance, 2024, 359: 107615.
[8] Qingjia Bao, Weida Xie, Martins Otikovs, Liyang Xia, Han Xie, Xinjie Liu, Kewen Liu, Zhi Zhang, Xin Zhou, Chaoyang Liu*. Unsupervised cycle-consistent network using restricted subspace field map for removing susceptibility artifacts in EPI. Magnetic Resonance in Medicine, 2023, 90(2): 715-732.
[9] Kewen Liu, Piqiang Li, Martins Otikovs, Xiang Ning, Liyang Xia, Xiaoyu Wang, Lian Yang, Feng Pan, Zhi Zhang, Guorong Wu, Han Xie, Qingjia Bao*, Xin Zhou, Chaoyang Liu*. Mutually communicated model based on multi-parametric MRI for automated segmentation and classification of prostate cancer. Medical Physics, 2023, 50(6): 3445-3458.
[10] Qingjia Bao, Yalei Chen, Chongxin Bai, Pingan Li, Kewen Liu, Zhao Li, Zhi Zhang, Jie Wang*, Chaoyang Liu*. Retrospective motion correction for preclinical/clinical magnetic resonance imaging based on a conditional generative adversarial network with entropy loss. NMR in Biomedicine, 2022, 35(12): e4809.