Искусственный интеллект ускоряет кровоток МРТ

Технология визуализации помогает обнаружить сердечно-сосудистые заболевания гораздо раньше, однако, точные тесты все еще очень трудоемки. Исследователи из ETH и Университета Цюриха представили метод, который может значительно ускорить динамическую магнитно-резонансную томографию кровотока.

«Благодаря этому нововведению, количественная магнитно-резонансная томография может значительно продвинуться вперед», — говорит Себастьян Козерке, профессор биомедицинской визуализации в ETH и Цюрихском университете. Он работал в команде с другими учеными над разработкой метода, который значительно ускоряет так называемую МРТ в 4D.

«В настоящее время запись и последующая обработка 4D-потоковой МРТ занимает до 30 минут. Наши результаты показывают, что это может стать возможным в течение пяти минут в будущем». Основные исследования были опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence в начале этой недели в качестве статьи и обложки апрельского номера.

Магнитно-резонансная томография (или МРТ) является ключевым методом в клинической диагностике. Это не представляет опасности для здоровья и обеспечивает точные изображения внутренней части тела. Этот метод может использоваться для отображения мягких частей тела, таких как ткани и органы, в трехмерном и высоком контрасте. Кроме того, специальные методы записи предоставляют информацию о динамике сердечно-сосудистой системы.

В частности, измерения потока в 4D МРТ позволяют количественно оценить динамические изменения кровотока. Такие динамические изображения очень полезны, особенно когда дело доходит до выявления сердечно-сосудистых заболеваний.

Однако обычная 4D-потоковая МРТ имеет существенный недостаток: метод очень трудоемкий. В настоящее время запись данных может быть завершена в сканере МРТ в течение четырех минут. Тем не менее, требуемый подход к сжатому восприятию обходится дорого: последующее восстановление изображения является итеративным (приблизительным) и, таким образом, занимает очень много времени. Врачи должны ждать 25 минут или дольше, чтобы изображения появлялись на их компьютерах.

Таким образом, результаты измерения становятся доступными только после того, как доктор завершил обследование. Вот почему МРТ в 4D еще не установлена ​​в повседневной медицинской практике. Изменения кровотока в настоящее время диагностируются главным образом с помощью ультразвука — метода, который быстрее, но менее точен по сравнению с МРТ.

Элегантные и эффективные алгоритмы

В недавно опубликованной статье исследователи из ETH и Университета Цюриха иллюстрируют способ, которым реконструкция изображения для МРТ 4D может быть сделана быстрее и, следовательно, более практичной. «Решение состоит из элегантных и эффективных алгоритмов на основе нейронных сетей», — объясняет Козерке.

Исследователи называют свой новый подход FlowVN. Он основан на машинном обучении, более конкретно на том, что известно как глубокое обучение, когда программное обеспечение учится на основе данных, представленных на этапе обучения. Что делает FlowVN таким особенным, так это эффективность — метод сочетает в себе обучение с предварительными знаниями об измерении.

Это означает, что обобщения могут быть сделаны на основе небольших данных вместо того, чтобы требовать тысячи обучающих примеров. «В результате сеть нуждается в очень небольшом обучении для получения надежных результатов», — объясняет Вишневский.

Исследователи смогли продемонстрировать, что этот метод работает именно так, как описано в недавно опубликованной статье. Они обучили программное обеспечение, используя 11 МРТ здоровых подопытных. Этих данных было достаточно, чтобы точно воспроизвести патологический кровоток в аорте пациента на обычном компьютере всего за 21 секунду. Таким образом, метод во много раз быстрее, чем традиционные методы, и, кроме того, обеспечивает лучшие результаты.

Продвижение клинического диагноза

«Мы надеемся, что FlowVN будет способствовать использованию 4D-потоковой МРТ в клинической диагностике», — говорит Козерке. Данные были реконструированы в автономном режиме для этого исследования. Следующим шагом для исследовательской группы в Цюрихе будет установка программного обеспечения на клинические машины МРТ. «Затем мы планируем более масштабные клинические исследования пациентов», — говорит Козерке. Исследователи извлекают выгоду из долгосрочного партнерства с отделениями радиологии и кардиологии в Университетской клинике Цюриха.

Если последующие тесты подтвердят результаты, полученные командой Козерке, метод может однажды войти в повседневную медицинскую практику. «Однако на это уйдет еще как минимум четыре-пять лет», — считает Козерке. Чтобы ускорить процесс научных исследований, его команда предоставила исполняемые коды и примеры данных в виде открытого источника, что позволило другим ученым протестировать и воспроизвести данный метод.

-=GadZZillA=-

Компьютерный системный администратор, веб-огородник, IT-шник, специалист по строительным материалам, создатель и администратор проекта "Лаборатория Рабочих Столов"

Вас также может заинтересовать...

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

 

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.