Чи може машинне навчання забезпечити однохвилинне МРТ-сканування мозку?

Згідно з доповіддю, представленою на нещодавньому Міжнародному товаристві магнітно-резонансної медицини (МТР), завдяки деяким удосконаленням, включаючи машинне навчання, кількісна техніка під назвою МРТ-відбитків пальців може зробити однохвилинне клінічне МРТ-сканування головного мозку реальністю.ISMRM) зустріч у Лондоні.

Дослідники зі Стенфордського університету розробили структуру отримання та реконструкції МРТ-відбитків пальців для кількісної та багатоконтрастної візуалізації, яка потребує часу сканування приблизно одну хвилину та часу реконструкції лише п’ять хвилин.

За словами доповідача, за допомогою алгоритму машинного навчання для синтезу зображень метод може забезпечити п’ять високоякісних зображень із загальними клінічними контрастами з ізотропною роздільною здатністю 1 мм, а також кількісні карти Т1, Т2 і протонної щільності. Софі Шауман і колеги.

Команда Зустріч ISMRM проводився спільно з Європейським товариством магнітно-резонансної медицини та біології та Міжнародним товариством рентгенографів і технологів МР.

Місце для вдосконалення

Звичайно, є можливість прискорити МРТ. За словами Шаумана, традиційна МРТ працює з даними k-простору, що дозволяє швидко реконструювати за допомогою стандартних методів паралельної візуалізації.

Однак «час сканування тривалий, і для подолання цього часто купують товсті шматочки», — сказала вона. «Більшість клінічних МРТ сканувань є T1- або T2-зваженими. Таким чином, контраст зображення є якісним, а не кількісним».

Сучасні методи збору даних із значною недостатністю дискретизації можуть значно скоротити час сканування, а також кількісно закодувати властивості тканини. Однак, за словами Шаумана, швидший час отримання даних часто обходиться ціною більш тривалого часу реконструкції, що робить ці методи непрактичними в клінічних умовах.

«Для того, щоб перетворити сучасну МРТ на клінічно корисні інструменти, нам потрібне швидке отримання, нам потрібна швидша реконструкція, і нам потрібна гнучкість у отриманні як контрастів, які є корисними для клініцистів, так і кількісної візуалізації, яка може бути використана, наприклад, , у поздовжніх дослідженнях», – сказала вона.

МР дактилоскопія

Для досягнення цієї мети дослідники звернулися до МРТ-зняття відбитків пальців. МРТ-зняття відбитків пальців – це кількісний метод, який дозволяє одночасно вимірювати властивості кількох тканин за один збір даних.

У своєму проекті дослідники Стенфордського університету використовували крихітну послідовність відбитків пальців магнітно-магнітного резонансу з багатоосьовою спіральною проекцією із золотистим кутом. Цей метод дає ізотропну роздільну здатність 1 мм для всього мозку, але наразі його неможливо використовувати через потребу більше чотирьох годин часу реконструкції.

За словами Шаумана, намагаючись зробити МРТ-зняття відбитків пальців ще більш перспективним методом для клінічних умов, дослідники прагнули включити швидкий метод реконструкції. Вони використали техніку реконструкції підпростору, яка займає приблизно сім хвилин і включає три компоненти підпростору – замість звичайних п’яти, які використовуються – і три котушки.

Потім дослідники використали синтез на основі машинного навчання для подальшого покращення якості та швидкості сканування. Для навчання алгоритму вони використовували дані 14 здорових добровольців. З 14 предметів 10 використовувалися для навчання, два використовувалися для перевірки, а два були використані для тестування моделі – раніше запропонованої генеративної змагальної мережі.

«Щоб покращити надійність трубопроводу в клініці, було включено 30-секундне попереднє сканування поля зору», — сказав Шауман. «У майбутній роботі ми маємо намір використовувати попереднє сканування для оцінки B0 і B1, але наразі ми використовуємо його для оптимізації стиснення котушки для придушення сигналу поза полем зору за допомогою методу, що називається [віртуальні котушки, оптимізовані для області (ROVir)». ], а також автоматично застосовувати зрушення до даних [щоб] переконатися, що мозок був центрований у полі зору».

Порівняно із зображеннями, реконструйованими за допомогою традиційної техніки, яка займає чотири години, метод швидкої реконструкції має більше артефактів недостатньої дискретизації, більше розмиття та більше шуму, сказав Шауман.

«Однак, якщо цю інформацію можна відновити в мережі синтезу, все це не має значення», — сказала вона.

У двох суб’єктів тестування синтезовані Т1-зважені намагніченості підготовлені швидкі зображення градієнта-луни (MP-RAGE), Т2-зважені, Т2 відновлення інверсії, ослабленої рідиною (FLAIR) і відновлення подвійної інверсії (DIR) мали дуже подібні по зрізах індекси структурної подібності порівняно з синтезованими зображеннями, отриманими за допомогою методики еталонної реконструкції.

«Майбутні напрямки проекту включають продовження збору клінічних даних з метою включення пацієнтів у навчальний набір даних за допомогою напівконтрольованих методів і покращення надійності конвеєра щодо позиціонування пацієнта в полі зору», — сказав Шауман. «Ми також прагнемо додатково оптимізувати компроміс між часом і якістю, отримуючи швидші карти B0 і B1 для калібрування кількісних зображень».

• Ця стаття була спочатку опублікована на AuntMinnieEurope.com © 2022 AuntMinnieEurope.com. Будь-яке копіювання, перевидання чи перерозповсюдження AuntMinnieEurope.com вміст прямо заборонено без попередньої письмової згоди AuntMinnieEurope.com.

Повідомлення Чи може машинне навчання забезпечити однохвилинне МРТ-сканування мозку? вперше з'явився на Світ фізики.

• Coinsmart. Найкраща в Європі біржа біткойн та криптовалют.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. БЕЗКОШТОВНИЙ ДОСТУП.
• CryptoHawk. Альткойн Радар. Безкоштовне випробування.
• Джерело: https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minute-brain-mri-scans/