AI יוצר תמונות מוח ברזולוציה גבוהה מסריקות MR בעוצמת שדה נמוכה

למערכות MRI ניידות עם חוזק שדה נמוך יש פוטנציאל לשנות הדמיה עצבית - בתנאי שניתן להתגבר על הרזולוציה המרחבית הנמוכה שלהן ויחס האות לרעש הנמוך (SNR). חוקרים ב בית הספר לרפואה של אוניברסיטת הרווארד רותמים בינה מלאכותית (AI) כדי להשיג מטרה זו. הם פיתחו אלגוריתם רזולוציית סופר למידת מכונה שיוצר תמונות סינתטיות ברזולוציה מרחבית גבוהה מסריקות MRI מוח ברזולוציה נמוכה יותר.

אלגוריתם הרשת העצבית הקונבולוציונית (CNN), המכונה LF-SynthSR, ממיר רצפי MRI מוח במשקל T0.064 ו-T1 בעוצמת שדה נמוכה (2 T) לתמונות איזוטרופיות עם רזולוציה מרחבית של 1 מ"מ והופעה של מגנטיזציה במשקל T1. -הכין רכישה מהירה של הד שיפוע (MP-RAGE). מתאר את מחקר ההוכחה שלהם ב רדיולוגיה, החוקרים מדווחים כי התמונות הסינתטיות הראו מתאם גבוה עם תמונות שנרכשו על ידי סורקי MRI של 1.5 T ו-3.0 T.

מורפומטריה, ניתוח הגודל והצורה הכמותי של מבנים בתמונה, היא מרכזית במחקרי הדמיה עצבית רבים. למרבה הצער, רוב כלי ניתוח ה-MRI מיועדים לרכישות כמעט איזוטרופיות ברזולוציה גבוהה ובדרך כלל דורשים תמונות משוקלות T1 כגון MP-RAGE. הביצועים שלהם יורדים לעתים קרובות במהירות ככל שגודל הווקסל והאניזוטרופיה גדלים. מכיוון שהרוב המכריע של סריקות ה-MRI הקליניות הקיימות הן מאוד אניזוטרופיות, לא ניתן לנתח אותן בצורה מהימנה עם כלים קיימים.

"מיליוני תמונות MR מוח ברזולוציה נמוכה מיוצרות מדי שנה, אך כרגע לא ניתן לנתח אותן באמצעות תוכנת הדמיה עצבית", מסביר החוקר הראשי חואן אוגניו איגלסיאס. "המטרה העיקרית של המחקר הנוכחי שלי היא לפתח אלגוריתמים שגורמים לתמונות MR מוח ברזולוציה נמוכה להיראות כמו סריקות MRI ברזולוציה גבוהה שבהן אנו משתמשים במחקר. אני מתעניין במיוחד בשני יישומים: מתן אפשרות לניתוח 3D אוטומטי של הסריקות הקליניות ושימוש עם סורקי MRI ניידים בשדה נמוך".

הדרכה ובדיקות

LF-SynthSR בנוי על SynthSR, שיטה שפותחה על ידי הצוות לאימון CNN לחזות סריקות איזוטרופיות MP-RAGE ברזולוציה של 1 מ"מ מסריקות MR קליניות שגרתיות. ממצאים קודמים דווחו ב NeuroImage הראה שניתן להשתמש בתמונות שנוצרו על ידי SynthSR באופן אמין עבור פילוח ונפח תת-קורטיקלי, רישום תמונה, ואם מתקיימים דרישות איכות מסוימות, אפילו מורפומטריית עובי קליפת המוח.

גם LF-SynthSR וגם SynthSR מאומנים על תמונות קלט סינתטיות בעלות מראה משתנה מאוד שנוצרו מפילוחים תלת מימדיים, וכך ניתן להשתמש בהם כדי לאמן CNN לכל שילוב של ניגודיות, רזולוציה וכיוון.

איגלסיאס מציין כי רשתות עצביות מתפקדות בצורה הטובה ביותר כאשר הנתונים נראים כמעט קבועים, אך כל בית חולים משתמש בסורקים של ספקים שונים המוגדרים בצורה שונה, וכתוצאה מכך סריקות הטרוגניות ביותר. "כדי להתמודד עם בעיה זו, אנו שואלים רעיונות מתחום למידת מכונה הנקרא 'רנדומיזציה של תחום', שבו אתה מאמן רשתות עצביות עם תמונות סינתטיות המדומות לשינוי מתמיד של מראה ורזולוציה, על מנת להשיג רשתות מאומנות שהן אגנוסטיות כלפי המראה של תמונות הקלט", הוא מסביר.

כדי להעריך את הביצועים של LF-SynthSR, החוקרים קשרו מדידות מורפולוגיות של המוח בין בדיקות MRI סינתטיות ותמונות בעלות חוזק שדה גבוה. לצורך אימון, הם השתמשו במערך MRI בעל חוזק שדה גבוה של סריקות MP-RAGE איזוטרופיות של 1 מ"מ מ-20 נבדקים. הם השתמשו גם בפילוחים מקבילים של 36 אזורי עניין במוח (ROIs) ושלושה ROIs חוץ-מוחיים. מערך האימונים הוגדל גם באופן מלאכותי למודל טוב יותר של רקמות פתולוגיות כגון שבץ או דימום.

מערך הבדיקות כלל נתוני הדמיה מ-24 משתתפים עם תסמינים נוירולוגיים שעברו סריקה של חוזק שדה נמוך (0.064 T) בנוסף ל-MRI בעוצמה שדה גבוהה (1.5-3 T). האלגוריתם יצר בהצלחה תמונות MP-RAGE סינתטיות איזוטרופיות בגודל 1 מ"מ מ-MRI במוח עם חוזק שדה נמוך, עם ווקסלים קטנים יותר מפי 10 מאשר בנתונים המקוריים. פילוח אוטומטי של התמונות הסינתטיות ממדגם סופי של 11 משתתפים הניב נפחי ROI שהיו בקורלציה גבוהה לאלו שנגזרו מסריקות MR בעוצמת שדה גבוהה.

"LF-SynthSR עשוי לשפר את איכות התמונה של סריקות MRI בחוזק שדה נמוך עד כדי כך שהן ניתנות לשימוש לא רק על ידי שיטות פילוח אוטומטיות אלא פוטנציאלית גם עם אלגוריתמי רישום וסיווג", כותבים החוקרים. "זה יכול לשמש גם כדי להגביר את הזיהוי של נגעים חריגים."

יכולת זו לנתח בדיקות MRI מוח ברזולוציה נמוכה באמצעות מורפומטריה אוטומטית תאפשר לחקור מחלות ואוכלוסיות נדירות שהן מיוצגות בחסר במחקר הדמיית המוח הנוכחי. בנוסף, שיפור איכות התמונות מסורקי MRI ניידים ישפר את השימוש בהם באזורים מוחלשים מבחינה רפואית, כמו גם בטיפול קריטי, שבהם העברת חולים לחבילת MRI היא לעתים קרובות מסוכן מדי.

MRI נייד מאבחן שבץ ליד מיטת החולה

איגלסיאס אומר שאתגר נוסף הוא המגוון הרחב של חריגות שנמצאו בסריקות קליניות שצריכות להיות מטופלות על ידי ה-CNN. "נכון לעכשיו, SynthSR עובד היטב עם מוח בריא, מקרים עם ניוון וחריגות קטנות יותר כמו נגעים קטנים של טרשת נפוצה או שבץ קטן", הוא אומר. עולם הפיזיקה. "כרגע אנחנו עובדים על שיפור השיטה כדי שתוכל להתמודד ביעילות עם נגעים גדולים יותר, כמו שבץ או גידולים גדולים יותר."

כתיבה במאמר מערכת נלווה ב רדיולוגיה, בירגיט ארטל-וגנר ו מתיאס וגנר מ בית חולים לילדים חולים הערה בטורונטו: "מחקר הפיתוח הטכני המרגש הזה מדגים את הפוטנציאל לרדת בחוזק שדה ולכוון גבוה לרזולוציה מרחבית וניגודיות באמצעות בינה מלאכותית."

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://physicsworld.com/a/ai-creates-high-resolution-brain-images-from-low-field-strength-mr-scans/