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澎湃新闻|脸书联合纽约大学利用AI缩短核磁共振时间，比原来快四倍

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如果你之前曾做过核磁共振（MRI） ， 相信你会有同样的感觉：MRI是一项非常让人不安的检查 ， 患者需要在一个幽闭的空间里完全静止 ， 无法与外界交流 ， 并且看不见医生 。
【澎湃新闻|脸书联合纽约大学利用AI缩短核磁共振时间，比原来快四倍】为了改善患者MRI检查体验 ， 来自Facebook人工智能研究实验室（FAIR）和纽约大学 Langone Health放射科医生成立了fastMRI团队 ， 利用AI来减少MRI检查时间 ， 可以比正常检查快四倍 。
双方科学家共同对低分辨率和高分辨率的MRI扫描结果进行了机器学习模型训练 。 通过训练后 ， 只需要输入四分之一的数据 ， 就能预测最终MRI的扫描结果 。 这意味着检查可以更快的完成 ， 医生也能加快诊断的速度 。
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“这将是AI纳入医学影像的重要一步 ， 也是将AI整合到医学影像中的一块垫脚石 。 ”FAIR团队成员Nafissa Yakubova表示 。
AI可利用更少数据来预测相同扫描结果的原因是 ， 神经网络通过训练数据 ， 已经从本质上了解医学扫描的概念 。 举个更形象的例子 ， 一位多年来设计过许多银行的建筑师 ， 他对银行的外观已经有了基本的概念 ， 因此他可以更快地创建最终蓝图 。
纽约大学Langone Health放射学教授Dan Sodickson在接受采访时表示：“神经网络了解医学图像的整体结构 。 在某些方面 ， 我们是正根据数据填充该特定患者扫描的独特之处 。 ”
fastMRI团队已成立多年 ， 一直致力于解决这个问题 。 目前 ， 他们已经在《美国放射学杂志》上发表了一项临床研究 ， 证明了这套方法的可靠性 。
这项研究要求放射科医生根据传统的MRI扫描和AI增强的患者膝盖扫描做出诊断 。 研究称 ， 当面对传统扫描结果和AI扫描结果时 ， 医生进行最后诊断评估完全相同 。
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fastMRI输出结果
“这里面的关键是可交替性 。 我们并没有考虑影响图像质量的定量指标 。 我们只说放射科医生做出了相同的诊断 ， 他们没有遗漏什么 ， 并且发现了患者的问题 。 ”Dan Sodickson说 。
机器学习模型确实经常会用来从低分辨率输入中创建高分辨率数据 ， 但是此过程中通常会发生错误 。 例如 ， AI可以用于升级旧视频游戏中的低分辨率图像 ， 但是人类必须检查输出效果以确保其与原有视频匹配 。 如果AI是通过上述的方法“想象”出错误的MRI扫描结果 ， 显然令人担忧 。
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传统MRI输出结果
fastMRI团队之所以能做到结果的可交换性 ， 主要原因首先是 ， 用于创建AI扫描的输入数据完全覆盖了身体目标区域 。 机器学习模型拥有所有需要的部分 ， 只是分辨率较低 。 其次 ， 科学家们基于MRI扫描的物理原理为神经网络创建了一个检查系统 。 这意味着在创建扫描结果期间 ， AI系统会定期检查其输出数据是否与MRI机器产生的物理数据相匹配 。
“我们不仅允许神经网络创建任意图像 ， 我们还要求通过该过程生成的任何图像 ， 都必须在物理上可以实现为MRI图像 。 我们以某种方式限制了搜索空间 ， 以确保所有内容都与MRI物理学保持一致 。 ”Sodickson说 。
团队的下一步打算是将这项技术带入可以真正帮助患者的医院 。fastMRI团队相信只需几年就可以发生 。 目前 ， 他们创建的训练数据和模型完全开放访问 ， 无需任何新硬件即可整合到现有MRI扫描仪中 。
“将研究成果运用于临床的瓶颈通常是制造商采用和实施 。 ”伦敦大学学院MRI研究小组负责人Karin Shmueli表示 ， 像fastMRI这样的工作是将人工智能纳入医学成像 ， 成为广泛趋势的一部分 ， 这是非常有希望的 ， 未来肯定会更多地使用AI 。


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