MRI 的深度学习应用可以将扫描时间缩短一半

有吸引力的混响成像（MRI）是一种非侵入性的症状仪器，用于区分和评估精神感染、肌肉骨骼损伤、心血管疾病和恶性生长。尽管核磁共振成像在临床成像方面有许多优势，但它是中等的，这会增加成本，降低病人的安慰，会影响图像质量，需要对儿童使用镇静剂。

正常的核磁共振检查包括不同的输出，可能需要一个小时或更长时间。对于每个输出，患者可能需要等待几分钟，即使是轻微的移动也可能影响图像质量。另外，利用磁共振成像技术进行动态的、时间精密的应用，如对跳动的心脏或瞬间发生的瞬间奇迹进行成像，也引起了人们越来越多的兴趣。

“对我们来说，一个主要的驱动因素是，我们需要采取一小部分传统战略将利用的估计来加速这种互动，”施尼特澄清说目前的问题是，如果我采取少量的估计，我会感到失去这些数据。我该怎么做来替换这些数据呢？”

为了替换缺失的数据和恢复图像，分析人员将创建并批准一个详尽的、有力的深度学习（DL）系统，该系统可以改善MRI娱乐，克服现有创新的限制。

他们提出的结构利用依附和游戏计算来整合物理科学驱动的信息采购模型和一流的学习图片模型。与现有的MRI重建技术相比，拟合和播放计算可以更快地恢复图像，具有更好的口径和可能无与伦比的分析价值。科学家同样利用基于深度学习的去噪器来进一步细化图像。他们的方法论在IEEE信号处理杂志上有描述。

施尼特说：“试玩系统的特殊之处在于，它绝不是基于人工智能的方法论和传统设计物理科学方法的交叉，它强调两者之间的交叉，最终传达出画面。”。

完成后，该小组的技术可以将核磁共振检查时间从中间分割开来。他们的回答不需要改变设备；与MRI扫描仪相关的PC工作站将播放计算结果。

“当临床医生在核磁共振扫描仪上停留的时候，他们需要立即调查照片，”艾哈迈德澄清道无论何时创建，计算实际上都需要非常快速地、实际上是逐步地恢复图片。”

为了显示其广泛的材料性，该小组将批准其系统利用儿童和成人患者的MRI信息明确用于心脏电影和精神成像。艾哈迈德说，这些进步带来的速度提高和图像质量改善，几乎可以使所有核磁共振成像的应用都受益，但这种可能性不大。

使磁共振成像更快对于儿科患者来说尤其重要。

艾哈迈德澄清说：“儿童影像学是一个更大的问题，因为更普通的儿童不会呆在核磁共振扫描仪里，所以他们需要安抚他们。”有一篇正在发展中的文章说，镇静剂有负面的长期效果，所以有必要限制它。对于儿科成像来说，我们能够快速地进行扫描是至关重要的。”

研究小组同样表明，在他们的答案中使用与被成像的身体部位相关的显式去噪器可以产生更好的结果。这些计算通过消除不必要的古代珍品而改善了图像。

艾哈迈德说：“我们的目标是在更明确的前提下促进这种安排。”大脑图像是心脏图像中唯一的图像，所以我们可以进行去噪器的应用。因为它是一个更特殊的去噪器，所以它绝不是一个大大改进的工作。”

在准备期间，该小组给他们的降噪者准入了大量的图片数据集，包括图片从纽约大学的FAST MRI数据集。

施尼特说：“去噪器是一种计算神经组织，因为它们的处理结构与哺乳动物的大脑非常相似。”我们允许他们接触大量的临床图片，他们最终会熟练掌握设计，并在没有我们明确告诉他们如何去噪的情况下，找出如何去噪临床图片。”

作为这项工作的一个组成部分，科学家们还建立了许多心脏图像数据集的开放源代码库，以推动该领域的进一步发展。

施尼特说：“在我们的共同检查者弗洛里安·诺尔完成的fastMRI信息收集的推动下，我们需要完成一些与心血管信息几乎相同的事情。”建立一个信息收集系统是这一领域取得巨大进展的动力。当个人拥有信息时，那么，在这一点上，许多团体可以利用这些信息，相互对抗，以改进战略。”