क्या मशीन लर्निंग एक मिनट का ब्रेन एमआरआई स्कैन दे सकता है?

हाल ही में इंटरनेशनल सोसाइटी फॉर मैग्नेटिक रेजोनेंस इन मेडिसिन में प्रस्तुत एक वार्ता के अनुसार, मशीन लर्निंग सहित कुछ सुधारों के साथ, एमआर फिंगरप्रिंटिंग नामक एक मात्रात्मक तकनीक एक मिनट के नैदानिक ​​मस्तिष्क एमआरआई स्कैन को वास्तविकता बना सकती है।आईएसएमआरएम) लंदन में बैठक।

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने मात्रात्मक और बहु-कंट्रास्ट इमेजिंग के लिए एक एमआर फिंगरप्रिंटिंग अधिग्रहण और पुनर्निर्माण ढांचा विकसित किया है जिसके लिए लगभग एक मिनट के स्कैनिंग समय और पांच मिनट के पुनर्निर्माण के समय की आवश्यकता होती है।

छवि संश्लेषण के लिए मशीन-लर्निंग एल्गोरिथम की मदद से, विधि प्रस्तुतकर्ता के अनुसार, 1-मिमी आइसोट्रोपिक रिज़ॉल्यूशन के साथ-साथ मात्रात्मक T1, T2 और प्रोटॉन घनत्व मानचित्रों पर सामान्य नैदानिक ​​​​विरोधाभासों के साथ पांच उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां प्रदान कर सकती है। सोफी शुमान और सहयोगियों।

RSI आईएसएमआरएम की बैठक मेडिसिन एंड बायोलॉजी में यूरोपियन सोसाइटी फॉर मैग्नेटिक रेजोनेंस और इंटरनेशनल सोसाइटी फॉर एमआर रेडियोग्राफर्स एंड टेक्नोलॉजिस्ट के संयोजन में आयोजित किया गया था।

सुधार की गुंजाइश

एमआरआई में तेजी लाने के लिए निश्चित रूप से जगह है। शौमन के अनुसार, पारंपरिक एमआरआई के-स्पेस डेटा पर काम करता है, इस प्रकार मानक समानांतर इमेजिंग विधियों का उपयोग करके त्वरित पुनर्निर्माण को सक्षम बनाता है।

हालांकि, "स्कैन का समय लंबा होता है, और इसे दूर करने के लिए अक्सर मोटी स्लाइस का अधिग्रहण किया जाता है," उसने कहा। "ज्यादातर क्लिनिकल एमआरआई स्कैन T1- या T2-वेटेड होते हैं। इस प्रकार, छवि विपरीत गुणात्मक है और मात्रात्मक नहीं है।"

आधुनिक, अत्यधिक अंडरसैंपल प्राप्त करने के तरीके स्कैन समय को काफी कम कर सकते हैं, साथ ही साथ ऊतक गुणों को मात्रात्मक तरीके से सांकेतिक शब्दों में बदलना कर सकते हैं। हालांकि, ये तेजी से अधिग्रहण के समय अक्सर लंबे पुनर्निर्माण समय की कीमत पर आते हैं, इन तकनीकों को नैदानिक ​​​​सेटिंग्स में अव्यावहारिक प्रदान करते हैं, शौमन के अनुसार।

"आधुनिक एमआरआई को चिकित्सकीय रूप से उपयोगी उपकरणों में अनुवाद करने के लिए, हमें तेजी से अधिग्रहण की आवश्यकता है, हमें तेजी से पुनर्निर्माण की आवश्यकता है, और हमें दोनों [] विरोधाभासों को प्राप्त करने में लचीलेपन की आवश्यकता है जो चिकित्सकों के साथ-साथ मात्रात्मक इमेजिंग के लिए उपयोगी हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए , अनुदैर्ध्य अध्ययन में," उसने कहा।

एमआर फ़िंगरप्रिंटिंग

इस लक्ष्य को हासिल करने के लिए शोधकर्ताओं ने एमआर फिंगरप्रिंटिंग की ओर रुख किया। एमआरआई फिंगरप्रिंटिंग एक मात्रात्मक तकनीक है जो एक ही डेटा अधिग्रहण में कई ऊतक गुणों के एक साथ माप की अनुमति देती है।

अपने प्रोजेक्ट में, स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं ने एक छोटे से गोल्डन-एंगल शफलिंग मल्टी-एक्सिस स्पाइरल प्रोजेक्शन MR फिंगरप्रिंटिंग सीक्वेंस का इस्तेमाल किया। यह विधि पूरे मस्तिष्क के लिए 1-मिमी आइसोट्रोपिक रिज़ॉल्यूशन उत्पन्न करती है, फिर भी पुनर्निर्माण समय के चार घंटे से अधिक की आवश्यकता के कारण यह वर्तमान में उपयोग के लिए संभव नहीं है।

शूमन ने कहा कि एमआर फिंगरप्रिंटिंग को क्लिनिकल सेटिंग्स के लिए और भी अधिक आशाजनक तरीका बनाने के प्रयास में, शोधकर्ताओं ने तेजी से पुनर्निर्माण विधि को शामिल करने की मांग की। उन्होंने एक सबस्पेस पुनर्निर्माण तकनीक का इस्तेमाल किया जिसमें प्रदर्शन करने में लगभग सात मिनट लगते हैं और इसमें तीन सबस्पेस घटक शामिल होते हैं - सामान्य पांच के बजाय - और तीन कॉइल का उपयोग किया जाता है।

फिर शोधकर्ताओं ने स्कैन गुणवत्ता और गति को और बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग-आधारित संश्लेषण का उपयोग किया। एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए, उन्होंने 14 स्वस्थ स्वयंसेवकों के योगदान के डेटा का उपयोग किया। 14 विषयों में से, 10 का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया गया था, दो का उपयोग सत्यापन के लिए किया गया था, और दो का उपयोग मॉडल का परीक्षण करने के लिए किया गया था - एक पहले से प्रस्तावित जनरेटिव प्रतिकूल नेटवर्क।

"क्लिनिक में पाइपलाइन की मजबूती में सुधार करने के लिए, 30-सेकंड का एक बड़ा फील्ड-ऑफ-व्यू प्रेस्कन शामिल किया गया था," शौमन ने कहा। "भविष्य के काम में, हम B0 और B1 अनुमान के लिए प्रेस्कैन का उपयोग करने का इरादा रखते हैं, लेकिन अभी के लिए, हम इसका उपयोग अपने कॉइल संपीड़न को अनुकूलित करने के लिए [क्षेत्र-अनुकूलित वर्चुअल (ROVir) कॉइल्स नामक विधि का उपयोग करके दृश्य के क्षेत्र के बाहर सिग्नल को दबाने के लिए करते हैं। ] और यह सुनिश्चित करने के लिए कि मस्तिष्क देखने के क्षेत्र में केंद्रित था, डेटा में स्वचालित रूप से बदलाव लागू करें।

शौमन ने कहा कि पारंपरिक तकनीक का उपयोग करके पुनर्निर्मित छवियों की तुलना में, जिसमें चार घंटे लगते हैं, तेजी से पुनर्निर्माण पद्धति में अधिक अंडरसैंपलिंग कलाकृतियाँ, अधिक धुंधलापन और अधिक शोर होता है।

"हालांकि, अगर यह जानकारी संश्लेषण नेटवर्क में पुनर्प्राप्त की जा सकती है, तो यह सब बिल्कुल भी मायने नहीं रखता है," उसने कहा।

दो परीक्षण विषयों में, संश्लेषित T1-वेटेड मैग्नेटाइजेशन-तैयार रैपिड एक्विजिशन ग्रेडिएंट-इको (MP-RAGE), T2-वेटेड, T2 फ्लुइड-एटेन्युएटेड इनवर्जन रिकवरी (FLAIR) और डबल इनवर्सन रिकवरी (DIR) इमेजेज में बहुत समान स्लाइसवाइज थी। संदर्भ पुनर्निर्माण तकनीक से निर्मित संश्लेषित छवियों की तुलना में संरचनात्मक समानता सूचकांक।

"परियोजना के भविष्य के निर्देशों में निरंतर नैदानिक ​​​​डेटा संग्रह शामिल है, जिसका उद्देश्य अर्ध-पर्यवेक्षित विधियों का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा सेट में रोगियों को शामिल करना और देखने के क्षेत्र में रोगी की स्थिति के संबंध में पाइपलाइन की बेहतर मजबूती है," शौमन ने कहा। "हम मात्रात्मक इमेजिंग के अंशांकन के लिए तेजी से B0 और B1 मानचित्र प्राप्त करके समय / गुणवत्ता व्यापार-बंद को और अधिक अनुकूलित करने का लक्ष्य रखते हैं।"

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• स्रोत: https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minute-brain-mri-scans/