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[導(dǎo)讀]Facebook的人工智能(AI)實(shí)驗(yàn)室正與紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院合作,嘗試將核磁共振成像(MRI)的檢查速度提高10倍,假如成功的話,未來放射科醫(yī)生將在幾分鐘內(nèi)就可以完成檢測(cè)。

Facebook的人工智能(AI)實(shí)驗(yàn)室正與紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院合作,嘗試將核磁共振成像(MRI)的檢查速度提高10倍,假如成功的話,未來放射科醫(yī)生將在幾分鐘內(nèi)就可以完成檢測(cè)。

核磁共振技術(shù)一般幫助醫(yī)生觀察器官、組織和骨骼,且不需要將患者暴露在有害的輻射之下,成像質(zhì)量在發(fā)現(xiàn)軟組織損傷這方面尤其有幫助。但這項(xiàng)技術(shù)目前的問題是,每次檢查時(shí)間很長(zhǎng),最長(zhǎng)要1小時(shí)。而且在檢查過程中,患者需要在管狀機(jī)器內(nèi)保持紋絲不動(dòng)。這對(duì)任何人來說都十分煎熬。長(zhǎng)時(shí)間的檢查也限制了醫(yī)院每天可以進(jìn)行的檢查數(shù)量,進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)療成本居高不下。

而Facebook的計(jì)算機(jī)科學(xué)家認(rèn)為,他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來加快檢查速度。為此,紐約大學(xué)提供了1萬份核磁共振檢查的匿名數(shù)據(jù)集,其中包括約300多萬張膝蓋、大腦和肝臟的成像。研究人員將使用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法,利用深度學(xué)習(xí)方法來識(shí)別骨骼、肌肉、韌帶和其他人體構(gòu)成的組織構(gòu)造。將這些知識(shí)構(gòu)建到驅(qū)動(dòng)核磁共振機(jī)器的軟件中,可以允許讓AI創(chuàng)建部分成像,從而節(jié)省時(shí)間。

“患者只需要在機(jī)器里呆五分鐘。這項(xiàng)技術(shù)將帶來真正的變革,”紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射研究副主任丹尼爾·索迪克森(Daniel Sodickson)說道。

檢查速度的提高可以讓放射科醫(yī)生進(jìn)行更廣泛的測(cè)試,索迪克森說。就好比提高相機(jī)的快門速度,因此功能增強(qiáng)的檢查或許也可以應(yīng)用于,比如說,跟蹤心臟跳動(dòng)。

Facebook AI研究小組拉里·茲特尼克(Larry Zitnick)表示,公司去年開始與紐約大學(xué)討論這個(gè)項(xiàng)目,因?yàn)锳I團(tuán)隊(duì)希望在進(jìn)行基礎(chǔ)研究的同時(shí),也能開展一些能帶來實(shí)際效益的工作。Facebook計(jì)劃未來開源所有研究結(jié)果,希望通過數(shù)據(jù)共享來鼓勵(lì)其他人繼續(xù)拓展這項(xiàng)工作。

新技術(shù)的挑戰(zhàn)在于如何讓AI在創(chuàng)建成像的時(shí)候不遺漏任何重要的細(xì)節(jié),比如韌帶上的一個(gè)微小撕裂。但是,研究人員仍舊持樂觀態(tài)度。紐約大學(xué)放射科醫(yī)生去年發(fā)布的初步研究結(jié)果顯示,AI可用于重構(gòu)核磁共振數(shù)據(jù)。

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