机器学习能否提供一分钟的脑部 MRI 扫描？

根据最近在国际医学磁共振学会上发表的演讲，通过包括机器学习在内的一些改进，一种称为 MR 指纹识别的定量技术可以使一分钟的临床脑部 MRI 扫描成为现实。ISMRM) 在伦敦开会。

斯坦福大学的研究人员开发了一种用于定量和多对比度成像的 MR 指纹采集和重建框架，该框架需要大约一分钟的扫描时间和短短五分钟的重建时间。

据演示者介绍，借助用于图像合成的机器学习算法，该方法可以提供五张具有常见临床对比的 1 毫米各向同性分辨率的高质量图像，以及定量的 T1、T2 和质子密度图。 索菲·肖曼 和同事。

ISMRM 会议 与欧洲医学和生物学磁共振学会以及国际磁共振放射技师和技术人员学会联合举办。

改进的余地

当然还有空间来加速 MRI。 据 Schauman 介绍，传统的 MRI 对 k 空间数据进行操作，因此可以使用标准的并行成像方法进行快速重建。

然而，“扫描时间很长，为了克服这个问题，通常需要获得厚切片，”她说。 “大多数临床 MRI 扫描都是 T1 或 T2 加权。 因此，图像对比度是定性的，而不是定量的。”

现代、高度欠采样的采集方法可以大大减少扫描时间，并以定量方式编码组织特性。 然而，根据 Schauman 的说法，这些更快的采集时间通常是以更长的重建时间为代价的，这使得这些技术在临床环境中不切实际。

“为了将现代 MRI 转化为临床有用的工具，我们需要快速采集，我们需要更快的重建，并且我们需要灵活地获取对临床医生有用的对比度以及可以使用的定量成像，例如，在纵向研究中，”她说。

MR指纹识别

研究人员转向 MR 指纹技术来实现这一目标。 MRI 指纹识别是一种定量技术，允许在一次数据采集中同时测量多个组织特性。

在他们的项目中，斯坦福大学的研究人员使用了一个微小的金角洗牌多轴螺旋投影 MR 指纹序列。 这种方法为整个大脑产生了 1 毫米的各向同性分辨率，但由于需要超过 XNUMX 小时的重建时间，目前还无法使用。

Schauman 说，为了使 MR 指纹识别成为一种更有前途的临床方法，研究人员试图采用一种快速重建方法。 他们使用了一种子空间重建技术，该技术大约需要 XNUMX 分钟才能完成，涉及三个子空间组件——而不是通常使用的五个——和三个线圈。

然后，研究人员使用基于机器学习的合成来进一步提高扫描质量和速度。 为了训练算法，他们使用了来自 14 名健康志愿者的数据。 在 14 名受试者中，10 名用于训练，XNUMX 名用于验证，XNUMX 名用于测试模型——先前提出的生成对抗网络。

“为了提高临床管道的稳健性，包括 30 秒的大视野预扫描，”Schauman 说。 “在未来的工作中，我们打算将预扫描用于 B0 和 B1 估计，但现在，我们使用它来优化我们的线圈压缩，以使用一种称为 [区域优化虚拟 (ROVir) 线圈的方法抑制视场外的信号] 并且还自动对数据应用偏移 [以] 确保大脑位于视野中心。”

Schauman 说，与使用需要四个小时的传统技术重建的图像相比，快速重建方法具有更多的欠采样伪影、更多的模糊和更多的噪声。

“但是，如果可以在合成网络中恢复这些信息，那么这一切都无关紧要，”她说。

在两个测试对象中，合成的 T1 加权磁化准备快速采集梯度回波 (MP-RAGE)、T2 加权、T2 流体衰减反转恢复 (FLAIR) 和双反转恢复 (DIR) 图像具有高度相似的切片结构相似性指数与参考重建技术产生的合成图像相比。

“该项目的未来方向包括持续的临床数据收集，旨在使用半监督方法将患者纳入训练数据集中，并提高管道在视野中患者定位方面的稳健性，”Schauman 说。 “我们还旨在通过获取更快的 B0 和 B1 图来校准定量成像，进一步优化时间/质量权衡。”

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• 资料来源：https://physicsworld.com/a/can-machine-learning-deliver-one-minute-brain-mri-scans/