facebook和紐約大學使用人工智慧使核磁共振掃描速度提高了四倍
如果你以前做過核磁共振掃描，你就會知道這種經歷是多麼令人不安。你被放置在一個幽閉恐怖誘導管，並要求保持完全靜止長達一個小時，而看不見的硬體呼嘯聲，吱吱聲，和重擊你周圍像一個醫療惡靈。不過，最新研究表明，人工智慧可以幫助解決這一困境，它可以使核磁共振掃描速度提高四倍，讓患者更快地進出試管。
這項工作是一個名為fastMRI的合作專案，由Facebook的人工智慧研究團隊（FAIR）和紐約大學蘭貢健康中心的放射科醫生共同完成。科學家們共同訓練了一個機器學習模型，對低解析度和高解析度的核磁共振掃描進行配對，用這個模型從通常輸入資料的四分之一中“預測”出最終的核磁共振掃描是什麼樣子。這意味著掃描可以更快地完成，意味著對患者的麻煩更少，診斷更快。
“這是將人工智慧融入醫學成像的一個重要的墊腳石，”參與該專案的FAIR的生物醫學人工智慧訪問研究員nafissayakubova告訴《邊緣》雜誌。
人工智慧可以用來從較少的資料中產生相同的掃描結果的原因是，神經網路透過檢查訓練資料基本上已經學會了醫學掃描的抽象概念。然後用它來預測最終的輸出。把它想象成一個多年來設計了許多銀行的建築師。他們對銀行的形象有一個抽象的概念，因此他們可以更快地建立最終藍圖。
“神經網路知道醫學影象的整體結構，”紐約大學蘭根健康中心的放射學教授dansodickson告訴Verge。“在某些方面，我們所做的是根據資料填寫這個特定患者（掃描）的獨特之處。”
fastMRI團隊多年來一直致力於解決這個問題，但今天，他們在《美國放射學雜誌》上發表了一項臨床研究，他們說這證明了他們的方法的可靠性。這項研究要求放射科醫生根據傳統的MRI掃描和人工智慧增強掃描對患者的膝蓋進行診斷。研究報告說，當面對傳統掃描和人工智慧掃描時，醫生做出了完全相同的評估。
索迪克森說：“在這裡，信任可以基於的關鍵詞是互換性。”。“我們不是在研究基於影象質量的定量指標。我們是說放射科醫生做出同樣的診斷。他們發現了同樣的問題。他們什麼也沒錯過。”
這個概念非常重要。雖然機器學習模型經常被用來從低解析度的輸入中建立高解析度的資料，但是這個過程經常會引入錯誤。例如，人工智慧可以用來提升舊影片遊戲中的低解析度影象，但人類必須檢查輸出以確保其與輸入匹配。人工智慧“想象”錯誤的核磁共振掃描的想法顯然令人擔憂。
不過，fastMRI團隊表示，這與他們的方法無關。首先，用於建立AI掃描的輸入資料完全覆蓋了身體的目標區域。機器學習模型並不是僅僅從幾個拼圖中猜出最終掃描的樣子。它擁有所需的所有部件，只是解析度較低。其次，科學家們根據核磁共振成像掃描的物理特性為神經網路建立了一個檢查系統。這意味著在建立掃描的過程中，AI系統會定期檢查其輸出資料是否與MRI機器實際可能產生的資料相匹配。
A traditional MRI scan created from normal input data, known as k-space data. GIF: FAIR / NYU
An AI-enhanced MRI scan created from a quarter of normal input data. GIF: FAIR / NYU
索迪克森說：“我們不允許網路**任何任意的影象。“我們要求透過這個過程產生的任何影象必須是物理上可以實現的MRI影象。我們在某種程度上限制了搜尋空間，確保一切都符合核磁共振物理。”
雅庫博娃說，正是這一特殊的見解，使專案得以成功，這一見解是放射科醫生和人工智慧工程師經過長時間討論後得出的。她說：“互補的專業知識是創造這種解決方案的關鍵。”。
不過，下一步是將這項技術引入醫院，使其能夠真正幫助患者。fastMRI團隊相信，這種情況可能會很快發生，也許只需幾年時間。他們建立的訓練資料和模型是完全開放的，不需要新的硬體就可以整合到現有的MRI掃描器中。索迪克森說，研究人員已經在與生產這些掃描器的公司進行談判。
倫敦大學學院核磁共振研究小組的負責人卡林·什穆埃利（karinshmueeli）沒有參與這項研究，他告訴《邊緣》雜誌，這將是向前邁進的關鍵一步。
Shmueli說：“將研究成果應用於臨床的瓶頸往往是**商的採用和實施。”。她補充說，像fastMRI這樣的工作是將人工智慧融入醫學成像的更廣泛趨勢的一部分，這一趨勢非常有前景。“人工智慧在未來肯定會得到更多的應用，”她說。
- 發表於 2021-04-18 06:55
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