Facebook近日宣布與紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院合作啟動一個新的研究項目得湘，旨在利用人工智能（AI）將MRI（磁共振成像）掃描的速度提高10倍畜份。該項目已經(jīng)獲得10000個臨床病例的大約300萬張匿名的MRI圖像办素。這個項目名為fastMRI，是Facebook的FAIR AI研究實驗室和紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)系之間的合作祸穷。
這是Facebook進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域的一次重大嘗試性穿，試圖將其實驗性的AI研究成果應(yīng)用于現(xiàn)實世界的問題。如果這項工作取得成功雷滚，將使更多人能夠使用MRI技術(shù)需曾，擴(kuò)大對這一關(guān)鍵診斷工具的訪問。
MRI檢查僅需5分鐘祈远！或能代替X光和CT掃描
與其他形式的醫(yī)學(xué)成像相比呆万，MRI掃描提供的圖像通常能顯示更多與軟組織（如器官和血管）相關(guān)的細(xì)節(jié)。但MRI掃描所需時間更長绊含，從15分鐘到一個多小時不等桑嘶，相比之下，拍 X 光片不到1秒就能結(jié)束躬充，CT掃描至多一分鐘逃顶。
MRI掃描時，患者需要一動不動地躺在一臺巨大的圓筒狀掃描艙里充甚。這么長時間的掃描可能會讓小孩子以政、幽閉恐懼癥患者或無法久臥的人感到痛苦。此外伴找，在許多地區(qū)MRI機(jī)器短缺盈蛮，導(dǎo)致患者排期很長。通過提高M(jìn)RI掃描儀的速度技矮，可以讓更多病人能夠使用這些設(shè)備抖誉。
加速的MRI設(shè)備還可以減少病人在心臟、肝臟或腹部和其他器官成像時必須屏住呼吸的時間衰倦。提高速度可以讓MRI機(jī)器在某些應(yīng)用中充當(dāng)X光機(jī)和CT機(jī)的角色袒炉，讓病人免受這些掃描相關(guān)的電離輻射。
這個項目最初將側(cè)重于改變MRI機(jī)器的運作方式樊零。目前我磁，掃描儀通過一系列連續(xù)視圖收集原始數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的橫斷面圖像驻襟，然后醫(yī)生用這些圖像來評估病人的健康狀況夺艰。要收集的數(shù)據(jù)集越大，掃描所需的時間就越長沉衣。
（L）在轉(zhuǎn)換為圖像之前的原始MRI數(shù)據(jù)郁副。為了獲得診斷研究所需的完整原始數(shù)據(jù)，MRI 掃描通常需要15-60分鐘厢蒜。（R）從完全采集的原始數(shù)據(jù)重建的膝關(guān)節(jié)MRI圖像霞势。
使用AI技術(shù)烹植，需要捕獲的數(shù)據(jù)更少，因此掃描速度更快愕贡，同時能夠保留甚至增強(qiáng)MRI圖像的豐富信息內(nèi)容草雕。
關(guān)鍵是要訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像的底層結(jié)構(gòu)，以便在加速的掃描中補(bǔ)充省略的視圖固以。這種方法類似于人類處理感官信息的方式墩虹。當(dāng)我們體驗世界時，我們的大腦經(jīng)常接收到的是不完整的畫面——例如被遮擋或光線昏暗的物體——我們需要將其轉(zhuǎn)化為可操作的信息憨琳。
紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院的早期工作表明诫钓，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成這類任務(wù)，利用很少的數(shù)據(jù)生成高質(zhì)量的圖像篙螟。
在實踐中菌湃，使用部分信息重建圖像是一個非常困難的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須要在不犧牲精度的前提下有效地彌補(bǔ)掃描數(shù)據(jù)的不足遍略。少量的缺失或錯誤建模的像素就可能會導(dǎo)致“一切正尘逅”或韌帶撕裂或可能是腫瘤這些完全不同的結(jié)果。相反绪杏，在圖像中捕獲以前無法得到的信息可以真正地挽救生命下愈。
（L）未充分采樣的原始MRI數(shù)據(jù)。用于捕獲這些數(shù)據(jù)的MRI掃描比用于捕獲診斷研究的完整數(shù)據(jù)的掃描更快蕾久，但是未充分采樣會在結(jié)果的MRI圖像中產(chǎn)生噪聲和偽影势似。（R）從子樣本數(shù)據(jù)重建的膝蓋MRI圖像。fastMRI項目旨在使用AI創(chuàng)建有用的MRI圖像僧著，沒有像這里顯示的噪聲和偽影履因。
該項目中使用的成像數(shù)據(jù)集由紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院的專門收集，包含10000個臨床病例盹愚，大約300萬個膝蓋搓逾，腦和肝臟的MRI圖像。
Facebook表示杯拐，所有數(shù)據(jù)，包括圖像和原始掃描數(shù)據(jù)世蔗，都完全刪除了患者姓名一起其他受保護(hù)的健康信息端逼，因此完全符合HIPAA隱私法規(guī)。用于該項目的MRI圖像也已經(jīng)清除了任何潛在的區(qū)別特征污淋。同樣顶滩，基于AI的重建與傳統(tǒng)重建之間的性能比較也不會有任何識別信息，項目中不會使用任何類型的Facebook數(shù)據(jù)寸爆。
可推廣到其他醫(yī)療成像應(yīng)用
Facebook稱礁鲁，他們的目標(biāo)是徹底改變獲取醫(yī)學(xué)圖像的方式盐欺，不僅僅是利用AI增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘，而是為醫(yī)學(xué)可視化創(chuàng)造新的能力仅醇，以造福人類健康冗美。
Facebook和紐約大學(xué)計劃將這項工作開源，以使更廣泛的研究社區(qū)能夠在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究析二。隨著項目的進(jìn)展粉洼，F(xiàn)acebook將共享與這項研究相關(guān)的AI模型、baseline和評估指標(biāo)叶摄，紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院將開放圖像數(shù)據(jù)集属韧。這將有助于確保工作的可重復(fù)性，并加速在臨床實踐中采用所得的方法蛤吓。
雖然這個項目將主要集中在核磁共振成像技術(shù)宵喂，但它的長期影響可能擴(kuò)展到其他醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用。例如会傲，AI提供的改進(jìn)也可能徹底改變CT掃描锅棕。先進(jìn)的圖像重建可以實現(xiàn)超低劑量CT掃描，從而適合于體弱人群唆铐，例如兒科患者哲戚。
