Kan machine learning MRI-scans van de hersenen van één minuut opleveren?

Met een paar verbeteringen, waaronder machinaal leren, zou een kwantitatieve techniek genaamd MR-vingerafdrukken een klinische MRI-scan van de hersenen van één minuut mogelijk kunnen maken, volgens een lezing gepresenteerd op de recente International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM) bijeenkomst in Londen.

Onderzoekers van Stanford University ontwikkelden een MR-vingerafdruk-acquisitie- en reconstructieraamwerk voor kwantitatieve en multicontrastbeeldvorming waarvoor een scantijd van ongeveer een minuut en een reconstructietijd van slechts vijf minuten nodig is.

Met behulp van een machinaal lerend algoritme voor beeldsynthese, kan de methode volgens de presentator vijf hoogwaardige beelden met gemeenschappelijke klinische contrasten bij een isotrope resolutie van 1 mm opleveren, evenals kwantitatieve T1-, T2- en protondichtheidskaarten. Sophie Schauman en collega's.

De ISMRM-vergadering werd gehouden in samenwerking met de European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology en de International Society for MR Radiographers and Technologists.

Ruimte voor verbetering

Er is zeker ruimte om MRI te versnellen. Traditionele MRI werkt op k-ruimtegegevens, waardoor snelle reconstructie mogelijk is met behulp van standaard parallelle beeldvormingsmethoden, aldus Schauman.

"De scantijden zijn echter lang en er worden vaak dikke plakken gekocht om dit te verhelpen", zei ze. “De meeste klinische MRI-scans zijn T1- of T2-gewogen. Het beeldcontrast is dus kwalitatief en niet kwantitatief.”

Moderne, sterk onderbemonsterde acquisitiemethoden kunnen scantijden drastisch verkorten en weefseleigenschappen op een kwantitatieve manier coderen. Deze snellere acquisitietijden gaan echter vaak ten koste van een langere reconstructietijd, waardoor deze technieken onpraktisch zijn in klinische omgevingen, aldus Schauman.

"Om moderne MRI om te zetten in klinisch bruikbare hulpmiddelen, hebben we snelle acquisitie nodig, hebben we een snellere reconstructie nodig en hebben we flexibiliteit nodig bij het verwerven van zowel [de] contrasten die nuttig zijn voor clinici als kwantitatieve beeldvorming die bijvoorbeeld kan worden gebruikt , in longitudinale studies,” zei ze.

MR vingerafdrukken

De onderzoekers wendden zich tot MR-vingerafdrukken om dit doel na te streven. MRI-fingerprinting is een kwantitatieve techniek die gelijktijdige meting van meerdere weefseleigenschappen in een enkele data-acquisitie mogelijk maakt.

In hun project gebruikten de Stanford-onderzoekers een kleine gouden-hoek schuifelende meerassige spiraalprojectie MR-vingerafdruksequentie. Deze methode levert een isotrope resolutie van 1 mm op voor de hele hersenen, maar dit is momenteel niet haalbaar voor gebruik omdat er meer dan vier uur aan reconstructietijd nodig is.

In een poging om MR-vingerafdrukken een nog veelbelovendere methode voor klinische instellingen te maken, probeerden de onderzoekers een snelle reconstructiemethode op te nemen, zei Schauman. Ze gebruikten een subruimte-reconstructietechniek die ongeveer zeven minuten duurt om uit te voeren en die drie subruimtecomponenten omvat - in plaats van de gebruikelijke vijf die worden gebruikt - en drie spoelen.

De onderzoekers gebruikten vervolgens op machine learning gebaseerde synthese om de scankwaliteit en -snelheid verder te verbeteren. Om het algoritme te trainen, gebruikten ze gegevens van 14 gezonde vrijwilligers. Van de 14 proefpersonen werden er 10 gebruikt voor training, twee voor validatie en twee om het model te testen - een eerder voorgesteld generatief vijandig netwerk.

"Om de robuustheid van de pijpleiding in de kliniek te verbeteren, werd een prescan met een groot gezichtsveld van 30 seconden meegeleverd", zei Schauman. "In toekomstig werk zijn we van plan om de prescan te gebruiken voor B0- en B1-schattingen, maar voor nu gebruiken we het om onze spoelcompressie te optimaliseren om signaal buiten het gezichtsveld te onderdrukken met behulp van een methode genaamd [regio-geoptimaliseerde virtuele (ROVir) spoelen ] en passen ook automatisch verschuivingen toe op de gegevens [om] ervoor te zorgen dat de hersenen gecentreerd waren in het gezichtsveld."

Vergeleken met afbeeldingen die zijn gereconstrueerd met behulp van de traditionele techniek die vier uur duurt, heeft de snelle reconstructiemethode meer onderbemonsteringsartefacten, meer vervaging en meer ruis, zei Schauman.

"Als deze informatie echter kan worden teruggevonden in het synthesenetwerk, maakt dit allemaal niet uit," zei ze.

Bij de twee proefpersonen hadden de gesynthetiseerde T1-gewogen magnetisatie-voorbereide snelle acquisitie gradiënt-echo (MP-RAGE), T2-gewogen, T2 vloeistof-attenuated inversion recovery (FLAIR) en double inversion recovery (DIR) beelden in plakjes in hoge mate vergelijkbaar. structurele overeenkomstindexen vergeleken met gesynthetiseerde afbeeldingen die zijn geproduceerd met de referentiereconstructietechniek.

"Toekomstige richtingen van het project omvatten voortdurende klinische gegevensverzameling, met als doel om patiënten op te nemen in de trainingsgegevensset met behulp van semi-gesuperviseerde methoden en verbeterde robuustheid van de pijplijn met betrekking tot de positionering van de patiënt in het gezichtsveld," zei Schauman. "We streven er ook naar om de afweging tussen tijd en kwaliteit verder te optimaliseren door snellere B0- en B1-kaarten te verwerven voor de kalibratie van kwantitatieve beeldvorming."

• Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op TanteMinnieEurope.com © 2022 door TanteMinnieEurope.com. Elke kopie, herpublicatie of herdistributie van TanteMinnieEurope.com inhoud is uitdrukkelijk verboden zonder de voorafgaande schriftelijke toestemming van TanteMinnieEurope.com.

De post Kan machine learning MRI-scans van de hersenen van één minuut opleveren? verscheen eerst op Natuurkunde wereld.

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
• CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
• Bron: https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minute-brain-mri-scans/