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大標本成像系統廠家帶你認識“腦補”MRI成像的AI

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大標本成像系統廠家帶你認識“腦補”MRI成像的AI

發布日期:2019-06-13 作者: 點擊:

大標本成像系統廠家表示美國紐約大學一組研究核磁共振加速方法的科研團隊與Facebook達成合作,力圖訓練AI成像工具來縮短9成核磁共振掃描時間。這組科研人員研發的AI應用與在醫療成像領域常用的AI不同,不是利用圖像識別技術分析X光或者核磁共振掃描結果來幫助醫生快速和準確分析病情,而是從掃描過程入手,直接加快核磁共振成像的速度。

大標本成像系統


核磁共振成像耗時長的原因是因為機器本身需要拍攝大量平面圖像或者切片,才能將其疊加起來組成3D圖像。有些時候需要核磁共振成像的切片不多,但要是在需要非常精準且完整掃描的情況下(例如病人的腦瘤的情況),就需要拍攝大量切片了。據悉,紐約大學這組科研人員從2015年就啟動了這個名為FastMRI的核磁共振加速項目,目的是探索如何在只掃描一部分數據的情況下,得到和傳統成像質量相似的結果。

用一個直觀的例子解釋就是,假設掃描一張照片時,不掃描組成圖的每條線,而是每隔一條線一掃描(即“降采樣”),而沒有被掃描到的像素可以由人工智能來填補,這樣一來可節省一半時間,而且目前的機器學習系統已經可以勝任這樣的任務了。原理就好像人腦一樣,如果人眼因為盲點而看不到完整的某樣物體,大腦便會通過視覺系統自動腦補看不到的地方。

使用人工智能來填補沒掃描到的地方,可以大大縮減病人在核磁共振機里煎熬的時間,同時也能提高機器的效率,進而降低掃描成本、簡化操作流程。

Facebook FAIR實驗室的Larry Zitnick解釋,他們的AI成像技術追求的不是合理推測的成像,而是要捕捉到傳統核磁共振成像中也能到的瑕疵。也就是說科研人員訓練的計算機視覺技術不止需要識別成像的整體規律和結構,還要能保留甚至推敲出成像中的異常點,因為無法重現應有的異常點就會大大降低數據的準確性。標本成像系統廠家認為幸運的是核磁共振掃描儀的成像方式可以靈活更改,不僅可以將掃描次數降低,還可以設置人體每個部位掃描的次數多少,而CT和PET掃描儀就沒有這么靈活。


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關鍵詞:大標本成像系統

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