Képes-e a gépi tanulás egyperces agyi MRI-vizsgálatokat készíteni?

Néhány fejlesztéssel, köztük a gépi tanulással, az MR-ujjlenyomatnak nevezett kvantitatív technika valósággá teheti az egyperces klinikai agyi MRI-vizsgálatot, derült ki a Nemzetközi Mágneses Rezonancia Társaság nemrégiben elhangzott előadásából.ISMRM) találkozó Londonban.

A Stanford Egyetem kutatói kifejlesztettek egy MR-ujjlenyomat-gyűjtő és rekonstrukciós keretet a kvantitatív és többkontrasztos képalkotáshoz, amely körülbelül egy perces szkennelési időt és mindössze öt perc rekonstrukciós időt igényel.

Az előadó szerint a képszintézis gépi tanulási algoritmusának segítségével a módszer öt kiváló minőségű képet biztosít közös klinikai kontrasztokkal 1 mm-es izotróp felbontás mellett, valamint kvantitatív T1, T2 és protonsűrűség térképeket. Sophie Schauman és kollégái.

A ISMRM találkozó a European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology és az MR Radiográfusok és Technológusok Nemzetközi Társaságával közösen került megrendezésre.

Javítanivaló

Természetesen van lehetőség az MRI felgyorsítására. A hagyományos MRI k-space adatokon dolgozik, így lehetővé teszi a gyors rekonstrukciót szabványos párhuzamos képalkotási módszerekkel Schauman szerint.

Azonban "a szkennelési idők hosszúak, és ennek leküzdésére gyakran vastag szeleteket kell készíteni" - mondta. „A legtöbb klinikai MRI vizsgálat T1- vagy T2-súlyozású. Így a kép kontrasztja minőségi és nem mennyiségi."

A modern, erősen alulmintavételezési módszerek drasztikusan csökkenthetik a szkennelési időt, valamint kvantitatív módon kódolhatják a szöveti tulajdonságokat. Schauman szerint azonban ezek a gyorsabb felvételi idők gyakran hosszabb rekonstrukciós idő rovására mennek, ami miatt ezek a technikák a klinikai körülmények között nem használhatók.

„Ahhoz, hogy a modern MRI-t klinikailag hasznos eszközökké alakíthassuk, gyors adatgyűjtésre, gyorsabb rekonstrukcióra van szükségünk, és rugalmasságra van szükségünk mind a klinikusok számára hasznos kontrasztok, mind a felhasználható kvantitatív képalkotás terén. , longitudinális vizsgálatokban” – mondta.

MR ujjlenyomat

A kutatók az MR-ujjlenyomat-vételhez fordultak e cél elérése érdekében. Az MRI ujjlenyomat egy kvantitatív technika, amely lehetővé teszi több szöveti tulajdonság egyidejű mérését egyetlen adatgyűjtés során.

A Stanford-kutatók projektjükben egy apró, aranyszögű keverős, többtengelyes spirálvetítésű MR ujjlenyomat-sorozatot használtak. Ez a módszer 1 mm-es izotróp felbontást ad a teljes agyra nézve, de ez jelenleg nem használható, mivel több mint négy órányi rekonstrukciós időre van szüksége.

Annak érdekében, hogy az MR ujjlenyomat-vételt még ígéretesebb módszerré tegyék a klinikai körülmények között, a kutatók egy gyors rekonstrukciós módszer beépítésére törekedtek, mondta Schauman. Olyan szubtér-rekonstrukciós technikát alkalmaztak, amelynek végrehajtása körülbelül hét percet vesz igénybe, és három altér-komponensből – a szokásos öt helyett – és három tekercsből áll.

A kutatók ezután gépi tanuláson alapuló szintézist alkalmaztak a szkennelés minőségének és sebességének további javítására. Az algoritmus betanításához 14 egészséges önkéntestől származó adatokat használtak fel. A 14 alanyból 10-et képzésre, kettőt validálásra, kettőt pedig a modell tesztelésére használtunk – egy korábban javasolt generatív ellenséges hálózat.

"A klinikán lévő csővezeték robusztusságának javítása érdekében egy 30 másodperces nagy látómezős előzetes vizsgálatot is beépítettek" - mondta Schauman. „A jövőbeni munkánk során az előzetes szkennelést kívánjuk használni a B0 és B1 becsléshez, de jelenleg a tekercstömörítés optimalizálására használjuk, hogy elnyomjuk a látómezőn kívüli jeleket a [régió-optimalizált virtuális (ROVir) tekercseknek nevezett módszerrel. ], és automatikusan eltolást alkalmaz az adatokon, hogy biztosítsa, hogy az agy a látómezőben legyen.

A hagyományos technikával rekonstruált képekhez képest, amelyek négy órát vesznek igénybe, a gyors rekonstrukciós módszer több alulmintavételezési műterméket, több elmosódást és több zajt tartalmaz – mondta Schauman.

"Azonban, ha ez az információ visszanyerhető a szintézis hálózatban, akkor mindez egyáltalán nem számít" - mondta.

A két kísérleti alanynál a szintetizált T1 súlyozott mágnesezéssel előállított gyors felvételi gradiens visszhang (MP-RAGE), T2 súlyozott, T2 folyadékgyengített inverziós helyreállítás (FLAIR) és kettős inverziós helyreállítás (DIR) képek szeletenként nagyon hasonlóak voltak. szerkezeti hasonlósági indexek összehasonlítva a referencia-rekonstrukciós technikával előállított szintetizált képekkel.

"A projekt jövőbeli irányai közé tartozik a folyamatos klinikai adatgyűjtés azzal a céllal, hogy a betegeket félig felügyelt módszerekkel bevonják a képzési adatkészletbe, és javítsák a csővezeték robusztusságát a páciens látómezőben történő elhelyezésével kapcsolatban" - mondta Schauman. „Célunk továbbá az idő/minőség kompromisszum további optimalizálása a kvantitatív képalkotások kalibrálásához szükséges gyorsabb B0 és B1 térképek beszerzésével.”

• Ezt a cikket eredetileg közzétették AuntMinnieEurope.com Copyright © 2022 Apple Inc. Minden jog fenntartva. Adatvédelmi szabályzat Sütik használata Használati feltételek Értékesítés és visszatérítés Jogi megjegyzések Webhelytérkép AuntMinnieEurope.com. Bármilyen másolása, újraközlése vagy újraterjesztése AuntMinnieEurope.com tartalma kifejezetten tilos előzetes írásbeli hozzájárulása nélkül AuntMinnieEurope.com.

A poszt Képes-e a gépi tanulás egyperces agyi MRI-vizsgálatokat készíteni? jelent meg először Fizika Világa.

• Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
• Forrás: https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minute-brain-mri-scans/