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為了拯救中風(fēng)患者,人工智能學(xué)會了“腦補(bǔ)”

   日期:2017-06-26     瀏覽:76    
核心提示:發(fā)布日期:2017-06-26 用核磁共振成像(MRI)掃描大腦會產(chǎn)生許多2-D的“

發(fā)布日期:2017-06-26

用核磁共振成像(MRI)掃描大腦會產(chǎn)生許多2-D的“切片”,可以合成構(gòu)建大腦的3-D演示。中風(fēng)患者往往會在醫(yī)院進(jìn)行腦部掃描,這樣醫(yī)生才能夠找出和確認(rèn)受損的位置和區(qū)域。如果進(jìn)行大腦的高分辨率掃描通常需要30分鐘,但在中風(fēng)的情況下,這個時間太長了。因而,通常醫(yī)院接收中風(fēng)患者時,會進(jìn)行快速腦部掃描。這種快速掃描切片間的間隔為7mm,而高端科學(xué)研究中通常會以間隔1mm進(jìn)行切片掃描。醫(yī)生會從這些掃描圖像中對中風(fēng)的影響進(jìn)行分析,但是往往這種快速臨床掃描的分辨率過低,使得很多用于輔助分析的計算機(jī)算法難以進(jìn)行。

人工智能讓原本分辨率極低的圖片,變得清晰(圖片來源:MIT)

“這些圖像是獨(dú)一無二的,因?yàn)樗鼈兪钱?dāng)患者由于中風(fēng)入院時,在臨床實(shí)踐中獲得的,”MIT電氣工程和計算機(jī)科學(xué)教授Polina Golland說,“這樣的研究是你難以籌劃的。”

這些來自醫(yī)院臨床的中風(fēng)掃描是大量數(shù)據(jù)財富,為了幫助科學(xué)家們更好的利用這些掃描圖像,來自MIT的研究團(tuán)隊(duì)協(xié)同麻省總醫(yī)院的醫(yī)生和其他的機(jī)構(gòu),開發(fā)了一種提高這些掃描質(zhì)量的方法,這樣就可以將這些臨床數(shù)據(jù)用于大規(guī)模的中風(fēng)研究。通過這些掃描,研究人員可以研究遺傳因素是如何影響中風(fēng)存活率以及患者對不同的治療方案是如何響應(yīng)的。他們也可以通過這個途徑去研究一些其他的疾病,例如阿茲海默病。

填補(bǔ)數(shù)據(jù)

對于中風(fēng)患者的臨床掃描,成像由于掃描的時間限制會快速的進(jìn)行,掃描的“切片”非常的稀疏,意味著成像的切片有著5-7mm的間隔。(片內(nèi)分辨率為1mm)

MIT電氣工程和計算機(jī)科學(xué)教授Polina Golland(圖片來源:MIT)

對于科學(xué)研究,研究人員通常要獲得更高分辨率的成像,切片之間的間隔只有1mm,這需要掃描更長的時間??茖W(xué)家們開發(fā)了專門的計算機(jī)算法來分析這些成像,但是這些算法在低質(zhì)量的醫(yī)院掃描成像上就不是那么適用了。

MIT的研究人員與來自麻省總醫(yī)院和其他醫(yī)院的研究人員共同合作,他們對如何利用這些大量的患者掃描圖像非常的有興趣。相對于那些小范圍的高質(zhì)量掃描研究,這些豐富的臨床資源可以允許他們從中學(xué)到更多的東西。

他們共同開發(fā)了一種新方法,從基本上填補(bǔ)每個患者掃描中缺少的數(shù)據(jù),通過從整個掃描集合獲取信息并使用它來重新創(chuàng)建其他掃描中缺少的解剖特征來完成。

Golland說:“關(guān)鍵的概念是生成解剖學(xué)上合理的圖像,用算法使之看起來像是那些研究掃描,并且與獲得的臨床圖像完全一致。一旦你這樣做,你可以應(yīng)用所開發(fā)的最先進(jìn)的算法,用于獲得漂亮的研究成像,并如同科研圖像一般運(yùn)行相同的分析,并得到結(jié)果。”

普通MRI圖片的一大局限在于分辨率(圖片來源:MIT)

一旦生成了這些科研質(zhì)量的圖像,研究人員就可以運(yùn)行一組旨在幫助分析解剖特征的算法,包括切片的對齊以及稱為頭骨剝離的過程——除去除大腦以外的其他結(jié)構(gòu)成像。

在整個過程中,算法會跟蹤哪些像素來自原始掃描,以及之后填充哪些像素,以便稍后進(jìn)行的分析。例如測量腦損傷的程度這樣的分析,則只能在原始掃描的信息上進(jìn)行。

“從某種意義上說,這是一個支架,可以讓我們將圖像放入集合中,就如同它是一個高分辨率的圖像,然后只對我們擁有信息的像素進(jìn)行測量,”Golland說。

更高質(zhì)量

麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了這種用于增強(qiáng)低質(zhì)量圖像的技術(shù),現(xiàn)在,他們計劃將其應(yīng)用于來自包括12間醫(yī)院在內(nèi)的大約4,000次中風(fēng)成像掃描。

“了解對白質(zhì)造成的損傷的空間模式,有助于我們更詳細(xì)地了解疾病如何與認(rèn)知能力相互作用,以及從腦卒中恢復(fù)的能力等等,”Golland指出。

人工智能將改變我們對疾病的治療(圖片來源:SiliconANGLE)

研究人員還希望將此技術(shù)應(yīng)用于其他腦部疾病患者的掃描。

“它打開了很多有趣的方向,”Golland說,“在日常醫(yī)療實(shí)踐中獲得的圖像可以給出解剖學(xué)洞察力,因?yàn)槲覀儗①|(zhì)量提升到了算法可以分析的程度。”

參考資料

[1] New technique makes brain scans better

[2] Artificial Intelligence Helps Improve MRI Imaging of Strokes

來源:康健新視野(微信號 HealthHorizon)

 
 
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