Czy uczenie maszynowe może dostarczyć jednominutowe skany MRI mózgu?

Jak wynika z niedawnego przemówienia wygłoszonego niedawno przez Międzynarodowe Towarzystwo Rezonansu Magnetycznego w Medycynie, po wprowadzeniu kilku udoskonaleń, w tym uczenia maszynowego, technika ilościowa zwana pobieraniem odcisków palców MR może sprawić, że jednominutowe kliniczne badanie MRI mózgu stanie się rzeczywistością (ISMRM) spotkanie w Londynie.

Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda opracowali platformę do pozyskiwania i rekonstrukcji odcisków palców MR na potrzeby obrazowania ilościowego i wielokontrastowego, która wymaga czasu skanowania wynoszącego około jednej minuty i czasu rekonstrukcji zaledwie pięciu minut.

Według prezentera, przy pomocy algorytmu uczenia maszynowego do syntezy obrazu, metoda może dostarczyć pięć wysokiej jakości obrazów z typowymi kontrastami klinicznymi w rozdzielczości izotropowej 1 mm, a także ilościowe mapy T1, T2 i gęstości protonów Zofia Schauman i współpracownicy.

Połączenia Spotkanie ISMRM odbyła się we współpracy z Europejskim Towarzystwem Rezonansu Magnetycznego w Medycynie i Biologii oraz Międzynarodowym Towarzystwem Radiografów i Technologów MR.

Miejsce na udoskonalenie

Z pewnością można przyspieszyć rezonans magnetyczny. Według Schaumana tradycyjny rezonans magnetyczny wykorzystuje dane z przestrzeni k, umożliwiając w ten sposób szybką rekonstrukcję przy użyciu standardowych metod obrazowania równoległego.

Jednak „czas skanowania jest długi i często w celu przezwyciężenia tego problemu stosuje się grube plasterki” – stwierdziła. „Większość klinicznych skanów MRI jest ważona T1 lub T2. Zatem kontrast obrazu ma charakter jakościowy, a nie ilościowy”.

Nowoczesne metody akwizycji o bardzo niskim próbkowaniu mogą drastycznie skrócić czas skanowania, a także zakodować właściwości tkanki w sposób ilościowy. Jednak według Schaumana te krótsze czasy akwizycji często wiążą się z dłuższym czasem rekonstrukcji, co czyni te techniki niepraktycznymi w warunkach klinicznych.

„Aby przełożyć nowoczesny rezonans magnetyczny na narzędzia przydatne klinicznie, potrzebujemy szybkiej akwizycji, szybszej rekonstrukcji i elastyczności w uzyskiwaniu zarówno kontrastów przydatnych dla klinicystów, jak i obrazowania ilościowego, które można zastosować na przykład w badaniach podłużnych” – powiedziała.

Odciski palców MR

Aby osiągnąć ten cel, badacze zwrócili się ku pobieraniu odcisków palców metodą MR. Pobieranie odcisków palców MRI to technika ilościowa, która umożliwia jednoczesny pomiar wielu właściwości tkanek w ramach jednego gromadzenia danych.

W swoim projekcie badacze ze Stanford wykorzystali maleńką sekwencję odcisków palców MR z tasowaniem złotego kąta, wieloosiową projekcją spiralną. Metoda ta zapewnia rozdzielczość izotropową 1 mm dla całego mózgu, jednak obecnie nie jest możliwa do zastosowania ze względu na konieczność rekonstrukcji trwającej ponad cztery godziny.

Schauman powiedział, że chcąc uczynić pobieranie odcisków palców metodą MR jeszcze bardziej obiecującą metodą w warunkach klinicznych, badacze starali się zastosować metodę szybkiej rekonstrukcji. Zastosowali technikę rekonstrukcji podprzestrzennej, której wykonanie zajmuje około siedmiu minut i obejmuje trzy elementy podprzestrzenne – zamiast zwykle używanych pięciu – i trzy cewki.

Następnie badacze wykorzystali syntezę opartą na uczeniu maszynowym, aby jeszcze bardziej poprawić jakość i szybkość skanowania. Do szkolenia algorytmu wykorzystano dane od 14 zdrowych ochotników. Spośród 14 podmiotów 10 wykorzystano do szkolenia, dwóch do walidacji, a dwóch do testowania modelu – zaproponowanej wcześniej generatywnej sieci kontradyktoryjnej.

„Aby poprawić wytrzymałość rurociągu w klinice, uwzględniono 30-sekundowe skanowanie wstępne dużego pola widzenia” – powiedział Schauman. „W przyszłych pracach zamierzamy wykorzystać skanowanie wstępne do estymacji B0 i B1, ale na razie używamy go do optymalizacji kompresji naszej cewki w celu stłumienia sygnału poza polem widzenia za pomocą metody zwanej cewkami wirtualnymi zoptymalizowanymi pod kątem regionu (ROVir) ], a także automatycznie zastosuj przesunięcia do danych, [aby] upewnić się, że mózg był wyśrodkowany w polu widzenia.

W porównaniu do obrazów rekonstruowanych przy użyciu tradycyjnej techniki, która zajmuje cztery godziny, szybka rekonstrukcja powoduje więcej artefaktów spowodowanych zbyt małą próbką, większe rozmycie i więcej szumu, powiedział Schauman.

„Jeśli jednak informacje te można odzyskać w sieci syntezy, wszystko to nie ma żadnego znaczenia” – stwierdziła.

U dwóch badanych osób zsyntetyzowane obrazy T1-zależnego magnetyzacji, szybkiego akwizycji gradientowego echa (MP-RAGE), obrazy T2-zależne, T2 z tłumionym płynem odzyskiem inwersji (FLAIR) i odzyskiem podwójnej inwersji (DIR) miały bardzo podobne w przekroju przekrojowym wskaźniki podobieństwa strukturalnego w porównaniu z syntetyzowanymi obrazami uzyskanymi za pomocą referencyjnej techniki rekonstrukcji.

„Przyszłe kierunki projektu obejmują dalsze gromadzenie danych klinicznych w celu włączenia pacjentów do zbioru danych szkoleniowych przy użyciu metod półnadzorowanych oraz lepszą niezawodność rurociągu w zakresie pozycjonowania pacjentów w polu widzenia” – powiedział Schauman. „Naszym celem jest także dalsza optymalizacja kompromisu czas/jakość poprzez pozyskiwanie szybszych map B0 i B1 do kalibracji obrazowania ilościowego”.

• Ten artykuł został pierwotnie opublikowany w CiociaMinnieEurope.com © 2022 by CiociaMinnieEurope.com. Jakiekolwiek kopiowanie, ponowne publikowanie lub redystrybucja CiociaMinnieEurope.com treści są wyraźnie zabronione bez uprzedniej pisemnej zgody CiociaMinnieEurope.com.

Post Czy uczenie maszynowe może dostarczyć jednominutowe skany MRI mózgu? pojawiła się najpierw na Świat Fizyki.

• Coinsmart. Najlepsza w Europie giełda bitcoinów i kryptowalut.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. DARMOWY DOSTĘP.
• CryptoJastrząb. Radar Altcoin. Bezpłatna wersja próbna.
• Źródło: https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minuta-brain-mri-scans/