Искусственный интеллект обеспечивает более быструю и точную МРТ диагностику
Группа ученых разработала передовую вычислительную технику для быстрого и экономически эффективного улучшения качества биомедицинской визуализации. Технология, называемая AUTOMAP, использует компьютерные алгоритмы обучения на основе нейронных сетей, которые позволяют, аналогично мозгу, воспринимать, обрабатывать информацию или делать выбор. AUTOMAP находит лучшие вычислительные стратегии для получения четких и точных изображений для различных видов медицинских исследований.
Исследователи из Массачусетской больницы (MGH) и Гарвардского университета опубликовали результаты своей работы в журнале Nature .Система AUTOMAP может создавать МРТ изображения мозга с лучшими сигналами и меньшим шумом, чем обычные методы МРТ. Достижение хорошего отношения сигнал / шум является ключевым фактором при создании качественных МРТ сканов.
МРТ использует магнитное поле и радиоволны для создания детальных изображений тканей и органов. Шум из электронных источников или из тканей в организме снижает качество изображения.
«Улучшения отношения сигнал-шум, которые мы получаем при использовании этого метода, основанного на искусственном интеллекте, напрямую ускоряют получение изображений на МРТ с низким полем», - сказал ведущий автор Бо Чжу, из Гарвардской медицинской школы. Он добавил, что нейронная сеть AUTOMAP будет совместима с новыми стратегиями получения изображений и нетрадиционными аппаратными конструкциями.
AUTOMAP обучается на основе базы данных существующих изображений и применяет математические подходы к реконструкции новых. Команда использовала базу данных (из 50 000 МРТ-сканов мозга) для обучения системы AUTOMAP для реконструкции изображений и им удалось продемонстрировать снижение шумов и артефактов, по сравнению с существующими методами обработки изображений. Как говорит доктор Розен (один из авторов исследования) ,AUTOMAP добивается почти мгновенной реконструкции изображения. Причина быстрой скорости обработки - всего несколько десятков миллисекунд - заключается в том, что нейронная сеть не имеет циклов, а представляет собой систему feedforward.
«Некоторым типам сканирования для создания изображений в настоящее время требуется трудоемкая вычислительная обработка », - сказал Розен. «В этих случаях немедленная обратная связь недоступна во время первоначальной визуализации, и для более точного определения предполагаемой аномалии может потребоваться повторное исследование. AUTOMAP обеспечивает мгновенную реконструкцию изображения, чтобы информировать процесс принятия решений во время сканирования и может предотвратить необходимость дополнительных обследований пациентов ».
Эта технология может стать сменой парадигмы, при которой улучшение отношения сигнал / шум в значительной степени зависят от дорогостоящего оборудования МРТ или продолжительного времени сканирования. Эта технология также может быть использована для других приложений МРТ, где низкое отношения сигнал / шум мешает качеству исследования , например многоядерной спектроскопии.