讓核磁檢查不再排隊(duì),F(xiàn)astMRI將MRI成像快了4倍!
AI與MRI的結(jié)合
要了解 fastMRI 的方法,首先回顧一下 MRI 的工作原理是有幫助的。
為了創(chuàng)建需要審查的圖像,MRI 使用磁場與身體軟組織和重要器官中的氫原子相互作用。這些原子然后發(fā)出電磁信號,就像燈塔一樣,指示原子在身體的什么位置。這些信號被掃描儀收集為一連串單獨(dú)的二維頻率測量,即所謂的k空間數(shù)據(jù)。
一旦所有數(shù)據(jù)最終收集完畢,系統(tǒng)就會(huì)將一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式—逆傅里葉變換—應(yīng)用到該原始k空間數(shù)據(jù)中,以創(chuàng)建膝關(guān)節(jié)、背部或大腦或身體其他區(qū)域的詳細(xì) MR 圖像。如果沒有一套完整的數(shù)據(jù)點(diǎn),數(shù)學(xué)無法準(zhǔn)確地指出每個(gè)信號的來源。
fastMRI 團(tuán)隊(duì)使用了一種完全不同的方式來創(chuàng)建圖像,這種方式需要的原始數(shù)據(jù)要少得多。研究人員建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并使用世界上最大的膝關(guān)節(jié) MRI 開源數(shù)據(jù)集對其進(jìn)行訓(xùn)練,該數(shù)據(jù)集由紐約大學(xué) Langone Health 創(chuàng)建和共享,并作為 fastMRI 計(jì)劃的一部分。
fastMRI 研究團(tuán)隊(duì)刪除了每次掃描中大約四分之三的原始數(shù)據(jù),然后將剩余的信息輸入到 AI 模型中。然后,該模型學(xué)會(huì)了從有限的數(shù)據(jù)中生成完整的圖像。重要的是,AI 生成的圖像并不只是看起來像普通的 MRI,它生成的圖像與標(biāo)準(zhǔn)的 MRI 過程創(chuàng)建的地面真實(shí)圖像相匹配。
打個(gè)比方就是,AI 把一個(gè) 1000 塊拼圖中的 250 塊拼圖拿出來,然后靠自己的能力生成了整個(gè)圖像,這不是模仿不是看起來像,而是可以做到和盒子上顯示的完整拼圖完全匹配。
fastMRI 的方法與其他將人工智能用于醫(yī)學(xué)的嘗試不同。通常這些算法的目的是像醫(yī)生一樣,自動(dòng)審查醫(yī)學(xué)圖像,試圖發(fā)現(xiàn)潛在的問題。但 fastMRI 并沒有試圖成為一個(gè)醫(yī)生,它只是一個(gè)工具,來從稀疏的信息中創(chuàng)造出一個(gè)完整的圖像,從而縮短 MRI 的時(shí)間。
為每一個(gè)需要MRI的病人節(jié)約寶貴的時(shí)間
fastMRI 背后的研究人員必須確保他們的模型在追求速度的過程中不會(huì)犧牲準(zhǔn)確性。僅僅是圖像中的幾個(gè)缺失或不正確的建模點(diǎn),就可能意味著找到撕裂的韌帶或可能的腫瘤,并給患者一個(gè)不正確的全清楚的報(bào)告之間的差異。
即將發(fā)表在 American Journal of Roentgenology 上的臨床研究表明,fastMRI 的 AI 模型確實(shí)能夠生成與標(biāo)準(zhǔn) MRI 一樣準(zhǔn)確、有用、可靠的圖像。研究表明,fastMRI 可以生成 "可診斷互換 "的膝關(guān)節(jié)損傷 MRI 圖像,而掃描機(jī)的原始數(shù)據(jù)使用量卻減少了 75%左右。參與研究的專家放射科醫(yī)生無法將 AI 加速的圖像與傳統(tǒng)圖像區(qū)分開來。
fastMRI 只需要安裝在現(xiàn)有 MRI 機(jī)器上即可使用,這也大大提高了該技術(shù)的推廣可能。
fastMRI 目前的臨床研究是向前邁出的非常重要的一步,但它可以有更多的發(fā)展空間。接下來,F(xiàn)acebook 人工智能和紐約大學(xué) Langone 的研究人員希望證明,fastMRI 對其他重要器官,如大腦,也同樣有效。
FastMRI 還在 GitHub 公布了它的數(shù)據(jù)、模型和代碼,以便其他研究人員可以在他們的工作基礎(chǔ)上,貢獻(xiàn)新的想法。fastMRI 團(tuán)隊(duì)希望這種開放的方式能夠加快這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)展,并帶來使用 fastMRI 掃描的新突破。
更重要的是, MRI 制造商現(xiàn)在就可以自由地公開的數(shù)據(jù),用他們的機(jī)器測試 fastMRI,并將由此帶來的優(yōu)勢迅速帶給患者。
對于 fastMRI 來說,還有更多的事情要做。但很快有一天,AI 加速的 MRI 可能會(huì)造福全球數(shù)百萬人。

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