自1970年代發展以來,磁共振成像(MRI)一直為醫生提供了患者內心的重要見識。但是,這些機器的運轉速度很慢,需要患者保持完全靜止。這使得它們不適合與小孩(必須鎮靜)和經歷時間緊迫的醫療緊急情況(例如中風)一起使用。現在,經過兩年的研究,Facebook AI和NYU Langone Health的團隊開發了一種神經網絡,該網絡可以將人們在MRI機器上花費的時間從一個多小時減少到幾分鐘。

該網絡被稱為fastMRI,可縮短掃描時間,因為它只需要四分之一的數據即可解析圖像。MRI通過產生強烈的局部磁場來工作。當某些元素的原子核(例如氫)在暴露于磁場中時會吸收射頻(RF)能量,然后重新發射為可測量的RF頻率。

NYU Langone Health的研究人員Dan Sodickson博士對Engadget表示:“如果您一直坐在MRI上,就會聽到它在收集數據時發出的嗡嗡聲。這是原始數據,得出了磁共振圖像……原始數據實際上看起來像是這種引人入勝的爆炸形。”(請參見上文。)k空間數據存儲在臨時存儲器中,一旦充滿,掃描就完成了,數據進行了傅立葉變換實際繪制空間頻率并生成MRI圖像(下圖)。

索迪克森繼續說:“核磁共振成像正在整個圖像上收集信息,然后基本上,頻率信息幾乎像棱鏡一樣被轉變為空間信息。”“因此,如果您拿起棱鏡并分離出顏色,則左側將全是藍色,右側將全是紅色。那就是我們要做的變換……我們采用所有不同的頻率,然后將它們分類。當您這樣做時-繁榮-出來,您熟悉的形象就會出現。”

但是,fastMRI無需等待k空間填滿,僅需要傳統MRI機器生成相同圖像所需的數據的25%(如下)。需要明確的是,這個神經網絡并不是以加速的速度分析現有的MRI圖像,而是從原始數據本身主動生成它們,并且它們實際上與傳統掃描相同。

Facebook招募了六名放射科醫生來檢查患者膝蓋的兩組MRI序列,其中一組來自傳統MRI,另一組使用fastMRI。“在這項研究中,放射科醫生的評估沒有顯著差異,” Facebook周二發文稱。“六位放射??科醫生中有五位無法正確識別使用AI生成的圖像。”有人給那個第六放射科醫生加薪。

Facebook AI研究員Nafissa Yakubova對Engadget表示:“我們希望從大數據集入手,以免出現過度擬合的情況。”“因此,我認為膝蓋有成千上萬的MRI病例”,以及MRI腦部掃描的存儲庫,其中每個包含多達800張靜態圖像,可用于訓練fastMRI模型。

該系統不僅有助于減輕人們的壓力,他們可能會因為在棺材大小的圓筒中度過一個小時而感到沮喪,這些圓筒將其氫原子變成微型無線電發射器,而且還使醫院也可以為更多的患者提供服務。

索迪克森說:“并不是每個機構,每個醫院,每個國家都擁有大量的MRI機器,因此很多時候您需要等待掃描的人員。”“我想減輕這種負擔。”

更重要的是,該系統可與現有的MRI機器一起使用-無需進行任何改造,因為這僅僅是軟件,可以像DLC一樣安裝。雅庫波娃說:“因為它是任何人的開源軟件,所以任何制造商現在都可以使用它并將其用于進一步的測試。”當然,設備制造商在實施之前仍將必須獲得FDA認證。

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