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Facebook尝试用机器学习将MRI检查速度提高10倍

2018-08-25
关键词: Facebook 核磁共振 MRI

Facebook的人工智能(AI)实验室正与纽约大学医学院合作,尝试将核磁共振成像(MRI)的检查速度提高10倍,假如成功的话,未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。

  核磁共振技术一般帮助医生观察器官、组织和骨骼,且不需要将患者暴露在有害的辐射之下,成像质量在发现软组织损伤这方面尤其有帮助。但这项技术目前的问题是,每次检查时间很长,最长要1小时。而且在检查过程中,患者需要在管状机器内保持纹丝不动。这对任何人来说都十分煎熬。长时间的检查也限制了医院每天可以进行的检查数量,进而导致医疗成本居高不下。

  而Facebook的计算机科学家认为,他们可以使用机器学习来加快检查速度。为此,纽约大学提供了1万份核磁共振检查的匿名数据集,其中包括约300多万张膝盖、大脑和肝脏的成像。研究人员将使用这些数据训练算法,利用深度学习方法来识别骨骼、肌肉、韧带和其他人体构成的组织构造。将这些知识构建到驱动核磁共振机器的软件中,可以允许让AI创建部分成像,从而节省时间。

  “患者只需要在机器里呆五分钟。这项技术将带来真正的变革,”纽约大学医学院放射研究副主任丹尼尔·索迪克森(Daniel Sodickson)说道。

  检查速度的提高可以让放射科医生进行更广泛的测试,索迪克森说。就好比提高相机的快门速度,因此功能增强的检查或许也可以应用于,比如说,跟踪心脏跳动。

  Facebook AI研究小组拉里·兹特尼克(Larry Zitnick)表示,公司去年开始与纽约大学讨论这个项目,因为AI团队希望在进行基础研究的同时,也能开展一些能带来实际效益的工作。Facebook计划未来开源所有研究结果,希望通过数据共享来鼓励其他人继续拓展这项工作。

  新技术的挑战在于如何让AI在创建成像的时候不遗漏任何重要的细节,比如韧带上的一个微小撕裂。但是,研究人员仍旧持乐观态度。纽约大学放射科医生去年发布的初步研究结果显示,AI可用于重构核磁共振数据。


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