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據(jù)外媒The Verge報(bào)道，近日一項(xiàng)新研究表明，利用人工智能可使磁共振成像(MRI)掃描速度加快4倍。這項(xiàng)工作是Facebook的AI研究團(tuán)隊(duì)(FAIR)和紐約大學(xué)朗格尼醫(yī)學(xué)中心的放射科醫(yī)生之間的合作項(xiàng)目，名為fastMRI。
科學(xué)家們一起在一對(duì)低分辨率和高分辨率的核磁共振掃描上訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用這個(gè)模型只需從通常輸入數(shù)據(jù)的四分之一中 “預(yù)測(cè)”出終的核磁共振掃描的樣子。這意味著掃描可以更快地完成，這意味著患者的麻煩更少，診斷更快。
“這是一個(gè)將人工智能融入醫(yī)學(xué)影像的重要墊腳石，”參與該項(xiàng)目的FAIR生物醫(yī)學(xué)人工智能訪問研究員Nafissa Yakubova告訴The Verge。
人工智能可以用來從較少的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生相同的掃描，原因是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上已經(jīng)“學(xué)會(huì)”了一個(gè)抽象的想法，即通過檢查訓(xùn)練數(shù)據(jù)來了解醫(yī)療掃描的樣子。然后，它利用這一點(diǎn)來對(duì)終的輸出進(jìn)行預(yù)測(cè)。
“神經(jīng)網(wǎng)知道醫(yī)學(xué)圖像的整體結(jié)構(gòu)，”紐約大學(xué)朗格尼醫(yī)學(xué)中心的放射學(xué)教授Dan Sodickson告訴The Verge。“在某些方面，我們正在做的是根據(jù)數(shù)據(jù)填補(bǔ)這個(gè)特定患者(掃描)的獨(dú)特之處。”
fastMRI團(tuán)隊(duì)多年來一直在研究這個(gè)問題，但周二他們?cè)凇?American Journal of Roentgenology》雜志上發(fā)表了一項(xiàng)臨床研究，他們說這證明了他們的方法的可信度。該研究要求放射科醫(yī)生根據(jù)傳統(tǒng)的核磁共振掃描和人工智能增強(qiáng)的患者膝蓋掃描進(jìn)行診斷。研究報(bào)告稱，當(dāng)面對(duì)傳統(tǒng)掃描和AI掃描時(shí)，醫(yī)生做出的評(píng)估完全相同。
“這里可以基于信任的關(guān)鍵詞是互換性，”Sodickson說。“我們不是在看一些基于圖像質(zhì)量的量化指標(biāo)。我們是說，放射科醫(yī)生做出同樣的診斷。他們發(fā)現(xiàn)同樣的問題。他們不會(huì)錯(cuò)過任何東西。”
這個(gè)概念極為重要。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)常被用來從低分辨率的輸入中創(chuàng)建高分辨率的數(shù)據(jù)，但這個(gè)過程經(jīng)常會(huì)引入錯(cuò)誤。例如，人工智能可以用來提升舊視頻游戲的低分辨率圖像，但人類必須檢查輸出，以確保它與輸入相匹配。而AI “想象 ”錯(cuò)誤的MRI掃描的想法顯然令人擔(dān)憂。
不過fastMRI團(tuán)隊(duì)表示，這并不是他們方法的問題。首先，用于創(chuàng)建AI掃描的輸入數(shù)據(jù)完全覆蓋了身體的目標(biāo)區(qū)域。機(jī)器學(xué)習(xí)模型并不是只從幾塊拼圖來猜測(cè)終的掃描結(jié)果是什么樣子的。它擁有所有它需要的碎片，只是分辨率較低。其次，科學(xué)家們根據(jù)核磁共振掃描的物理原理，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建了一個(gè)檢查系統(tǒng)。也就是說，在創(chuàng)建掃描的過程中，每隔一段時(shí)間，人工智能系統(tǒng)就會(huì)檢查它的輸出數(shù)據(jù)是否與核磁共振成像機(jī)器在物理上可能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相匹配。
“我們不只是讓網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建任何任意的圖像，”Sodickson說。“我們要求通過該過程生成的任何圖像必須是物理上可實(shí)現(xiàn)的MRI圖像。我們?cè)谀撤N程度上限制了搜索空間，確保一切都與MRI物理學(xué)一致。”
Yakubova說，正是這種特殊的見解，在放射科醫(yī)生和人工智能工程師之間進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的討論之后才得以實(shí)現(xiàn)，才使得這個(gè)項(xiàng)目得以成功。“互補(bǔ)的專業(yè)知識(shí)是創(chuàng)造這樣的解決方案的關(guān)鍵，”她說。
不過，科學(xué)家的下一步計(jì)劃是讓這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)入醫(yī)院，真正幫助病人。fastMRI團(tuán)隊(duì)有信心這可以相當(dāng)快地實(shí)現(xiàn)，也許只需要幾年時(shí)間。他們創(chuàng)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型是完全開放的，無需新的硬件就可以納入現(xiàn)有的MRI掃描儀中。而Sodickson表示，研究人員已經(jīng)在與生產(chǎn)這些掃描儀的公司進(jìn)行談判。
倫敦大學(xué)學(xué)院MRI研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人Karin Shmueli(并沒有參與這項(xiàng)研究)告訴The Verge，這將是推進(jìn)研究的關(guān)鍵一步。
“將一些東西從研究中帶入臨床的瓶頸，往往是制造商的采用和實(shí)施，”Shmueli說。她補(bǔ)充說，像fastMRI這樣的工作是將人工智能納入醫(yī)療成像的更廣泛趨勢(shì)的一部分，這種趨勢(shì)非常有前途。“人工智能在未來肯定會(huì)有更多的應(yīng)用，”她說。
原標(biāo)題：Facebook和紐約大學(xué)利用人工智能使MRI掃描速度加快4倍
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