由脸书和纽约大学研究人员合作的FastMRI计划,最新研究不只可以将磁共振成像(MRI)扫描的速度提升10倍,同时还能以深度学习解决图像伪影的问题,提高整体影像品质。他们找来放射科医师进行盲测,证实新技术所产生的影像,可以在保持细节的条件下,产生更少伪影的MRI图像。
研究人员提到,深度学习要从较少的原始资料产生高精准的MRI扫描图像时,通常会出现带状或是条纹状的伪影,这些伪影会干扰或是遮盖图像的细节,虽然一般人很难注意到伪影的存在,但是对于需要辨识图像中微小变化的专业放射科医师,则会产生很大的影响。
纽约大学Langone Health放射科学教授Michael P. Recht表示,在他们查看由人工智能加速产生的MRI图像时,发现了明显水平条纹伪影,会大幅降低图像品质,且可能盖住病征。
为了解决这些问题,FastMRI研究团队利用对抗训练技术来产生深度学习模型,该模型从经加速的MRI扫描获取原始资料,并产生不含伪影的准确MRI图像。在对抗学习中,训练目标会增加额外的损失函数,以鼓励模型以某种方式骗过对抗网络,而在FastMRI这个案例,目标则是要预测带状纹路的朝向。
在训练过程中,借由在重建前后随机调换输入的资料,可以产生水平和垂直的带状条纹,而同时训练对抗网络和重建模型,随着重建结果获得改进,对抗网络也会逐渐适应,直到最后没有条纹产生。
FastMRI计划可以加快MRI的扫描速度,减少患者在扫描装置中的时间,研究人员表示,图像伪影一直是人工智能加速MRI的主要问题,所以这项研究的进展,可以帮助FastMRI计划更接近临床实作,而且这项研究具有广泛的使用性,可以用在任何充分采样的真实资料以及重建模型上。
另外,现在世界上普遍还是使用较低强度磁体的MRI扫描装置,这些装置会产生更多具有带状伪影的图像,而FastMRI研究团队的这项新研究,将可以产生更好地重建结果,并加快装置的扫描速度。
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