Bisakah pembelajaran mesin memberikan pemindaian MRI otak satu menit?

Dengan beberapa peningkatan, termasuk pembelajaran mesin, teknik kuantitatif yang disebut sidik jari MR dapat membuat pemindaian MRI otak klinis satu menit menjadi kenyataan, menurut sebuah ceramah yang dipresentasikan di International Society for Magnetic Resonance in Medicine baru-baru ini (ISMRM) bertemu di London.

Para peneliti dari Universitas Stanford mengembangkan kerangka akuisisi dan rekonstruksi sidik jari MR untuk pencitraan kuantitatif dan multikontras yang memerlukan waktu pemindaian kira-kira satu menit dan waktu rekonstruksi hanya lima menit.

Dengan bantuan dari algoritma pembelajaran mesin untuk sintesis gambar, metode ini dapat memberikan lima gambar berkualitas tinggi dengan kontras klinis umum pada resolusi isotropik 1 mm, serta peta kepadatan T1, T2 dan proton kuantitatif, menurut presenter Sophie Schauman dan kolega.

Grafik pertemuan ISMRM diadakan bersama dengan European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology dan International Society for MR Radiographers and Technologists.

Ruangan untuk perbaikan

Pasti ada ruang untuk mempercepat MRI. MRI tradisional beroperasi pada data k-space, sehingga memungkinkan rekonstruksi cepat menggunakan metode pencitraan paralel standar, menurut Schauman.

Namun, “waktu pemindaiannya lama, dan irisan tebal sering diperoleh untuk mengatasinya,” katanya. “Sebagian besar pemindaian MRI klinis berbobot T1 atau T2. Jadi, kontras gambar bersifat kualitatif dan bukan kuantitatif.”

Metode akuisisi modern yang sangat minim sampel dapat mengurangi waktu pemindaian secara drastis, serta menyandikan properti jaringan secara kuantitatif. Namun, waktu perolehan yang lebih cepat ini seringkali mengorbankan waktu rekonstruksi yang lebih lama, membuat teknik ini tidak praktis dalam pengaturan klinis, menurut Schauman.

“Untuk menerjemahkan MRI modern menjadi alat yang berguna secara klinis, kami memerlukan akuisisi yang cepat, kami membutuhkan rekonstruksi yang lebih cepat, dan kami membutuhkan fleksibilitas dalam memperoleh kontras yang berguna untuk dokter serta pencitraan kuantitatif yang dapat digunakan, misalnya , dalam studi longitudinal, ”katanya.

sidik jari MR

Para peneliti beralih ke sidik jari MR untuk mengejar tujuan ini. Sidik jari MRI adalah teknik kuantitatif yang memungkinkan pengukuran simultan beberapa properti jaringan dalam satu akuisisi data.

Dalam proyek mereka, para peneliti Stanford menggunakan urutan sidik jari MR proyeksi spiral multi-sumbu pengocokan sudut emas kecil. Metode ini menghasilkan resolusi isotropik 1 mm untuk seluruh otak, namun saat ini tidak layak untuk digunakan karena memerlukan waktu rekonstruksi lebih dari empat jam.

Dalam upaya membuat sidik jari MR menjadi metode yang lebih menjanjikan untuk pengaturan klinis, para peneliti berusaha menggabungkan metode rekonstruksi cepat, kata Schauman. Mereka menggunakan teknik rekonstruksi subruang yang membutuhkan waktu sekitar tujuh menit untuk dilakukan dan melibatkan tiga komponen subruang – bukan lima komponen biasa yang digunakan – dan tiga gulungan.

Para peneliti kemudian menggunakan sintesis berbasis pembelajaran mesin untuk lebih meningkatkan kualitas dan kecepatan pemindaian. Untuk melatih algoritme, mereka menggunakan data yang dikontribusikan dari 14 sukarelawan sehat. Dari 14 subjek, 10 digunakan untuk pelatihan, dua digunakan untuk validasi, dan dua digunakan untuk menguji model – jaringan adversarial generatif yang diusulkan sebelumnya.

“Untuk meningkatkan kekokohan saluran pipa di klinik, prescan bidang pandang besar selama 30 detik disertakan,” kata Schauman. “Di masa mendatang, kami bermaksud menggunakan pemindaian awal untuk estimasi B0 dan B1, tetapi untuk saat ini, kami menggunakannya untuk mengoptimalkan kompresi koil kami guna menekan sinyal di luar bidang pandang menggunakan metode yang disebut koil [region-optimized virtual (ROVir) virtual. ] dan juga secara otomatis menerapkan pergeseran ke data [untuk] memastikan bahwa otak terpusat pada bidang pandang.”

Dibandingkan dengan gambar yang direkonstruksi menggunakan teknik tradisional yang memakan waktu empat jam, metode rekonstruksi cepat memiliki lebih banyak artefak undersampling, lebih kabur, dan lebih banyak noise, kata Schauman.

“Namun, jika informasi ini dapat dipulihkan di jaringan sintesis, semua ini tidak menjadi masalah sama sekali,” katanya.

Dalam dua subjek uji, gambar T1-weighted magnetic-prepared rapid acquisition-echo gradient-echo (MP-RAGE), T2-weighted, T2 fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) dan double inversion recovery (DIR) memiliki potongan yang sangat mirip indeks kesamaan struktural dibandingkan dengan gambar yang disintesis yang dihasilkan dari teknik rekonstruksi referensi.

“Arah masa depan dari proyek ini termasuk pengumpulan data klinis yang berkelanjutan, dengan tujuan untuk memasukkan pasien ke dalam kumpulan data pelatihan menggunakan metode semi-pengawasan dan meningkatkan kekokohan pipa mengenai posisi pasien di bidang pandang,” kata Schauman. “Kami juga bertujuan untuk lebih mengoptimalkan pertukaran waktu/kualitas dengan memperoleh peta B0 dan B1 yang lebih cepat untuk kalibrasi pencitraan kuantitatif.”

• Artikel ini awalnya diterbitkan pada BibiMinnieEurope.com © 2022 oleh BibiMinnieEurope.com. Setiap penyalinan, publikasi ulang, atau redistribusi dari BibiMinnieEurope.com konten secara tegas dilarang tanpa persetujuan tertulis sebelumnya dari BibiMinnieEurope.com.

Pos Bisakah pembelajaran mesin memberikan pemindaian MRI otak satu menit? muncul pertama pada Dunia Fisika.

• Coinsmart. Pertukaran Bitcoin dan Crypto Terbaik Eropa.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. AKSES GRATIS.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Uji Coba Gratis.
• Sumber: https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minute-brain-mri-scans/