5分鐘搞定MRI檢查！Facebook進軍醫療領域，與紐約大學開展合作

葯明康德AI/報道

近日，Facebook和紐約大學醫學院宣布，將開展一個新的合作研究項目。這個名為fastMRI旨在利用人工智慧技術，將磁共振成像（MRI）的掃描速度提高10倍。這項研究的目的是讓更多的人能夠使用MRI技術，擴大這種重要診斷工具的使用範圍。

本文來源：葯明康德AI

MRI掃描儀生成的圖像通常顯示的是與器官和血管等軟組織相關的細節，但生成圖像的速度相對較慢，時間為15分鐘到超過1小時不等。相比之下，X光圖像只需不到1秒鐘的時間即可生成，而CT圖像也只需要一分鐘的時間。對於年幼的兒童、幽閉恐懼症患者以及無法長時間保持躺下姿勢的人來說，在MRI掃描儀中度過漫長的掃描時間是非常痛苦的。此外，許多地區存在MRI設備短缺的情況，導致患者需要等待的時間變長。通過提高MRI掃描儀的掃描速度，可以讓更多的患者更好地使用這些設備。

而人工智慧技術的使用，可以讓設備的掃描速度變得更快，同時保留甚至增強MRI圖像的豐富信息內容。這其中的關鍵，在於訓練人工神經網路來識別圖像的底層結構，以便在加速掃描中把省略的視圖補充完全。在紐約大學醫學院進行的早期工作表明，人工神經網路可以完成類似的任務，並從遠少於必要數量的數據中生成高質量的圖像。

▲左圖：在轉換為圖像之前的原始MRI數據。為了獲取診斷性研究所需的全部原始數據，MRI掃描一般需要持續15-60分鐘的時間。右圖：在完全採樣的原始數據基礎上重建的膝關節MRI圖像（圖片來源：Facebook Code）

該項目將採用由紐約大學醫學院獨家收集的成像數據集，來對演算法進行訓練。這個數據集由10000例臨床病例組成，包含了大約300萬張膝蓋、大腦和肝臟的MRI圖像。所有的圖像和原始掃描儀數據，都完全刪除了患者姓名和其他所有受保護的健康信息。同時，用於該項目的MRI圖像也已經清除了所有的潛在顯著特徵，且項目中不會使用任何類型的Facebook數據。

「與其他AI相關的項目不同，該項目以醫學圖像為起點，並嘗試從這些圖像中獲取解剖或診斷信息。這種合作側重於應用機器學習的優勢，以全新的方式重建最有價值的圖像，」研究人員在一篇博客中寫道：「我們的目標是從根本上改變醫學圖像的獲取方式，不僅僅是簡單地通過人工智慧增強數據挖掘，而是為醫學可視化生成全新的功能，從而造福人類健康。」

▲參與這個項目的研究人員包括：紐約大學醫學院放射學系主任Michael Recht博士、紐約大學放射學系、神經科學與生理學系教授Daniel Sodickson博士、以及人工智慧部門主任Yvonne Lui博士（圖片來源：Facebook Code）

Facebook和紐約大學計劃對他們的工作進行開源，以便其他研究人員能夠在他們的研究基礎上更進一步。 隨著該項目的展開，Facebook表示將發布與研究相關的AI模型、基線和評估指標，而紐約大學將開放他們的圖像數據集。

研究人員表示，雖然該項目最初將專註於MRI技術，但也可能會擴展到許多其他醫學成像應用中。 例如，AI技術也有可能徹底變革CT掃描技術。先進的圖像重建可能讓CT掃描技術適用於兒童患者等脆弱人群。這樣的改進不僅有助於改變醫學成像的經驗和效果，而且還有助於讓不同患者都能夠獲去這些不可缺少的醫療要素。

參考資料：

[1] Facebook and NYU School of Medicine launch research collaboration to improve MRI. Retrieved August 23, 2018, from https://code.fb.com/ai-research/facebook-and-nyu-school-of-medicine-launch-research-collaboration-to-improve-mri/

[2] Facebook Aims To Make MRI Scans 10x Faster With NYU. Retrieved August 23, 2018, from https://www.forbes.com/sites/samshead/2018/08/20/facebook-aims-to-make-mri-scans-10x-faster-with-nyu/

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