人工智能带来更好、更快的 MRI 扫描

当患者进入 MRI 扫描仪时，扫描仪会扫描其体内复杂的结构，例如膝盖中的韧带和肌腱。但在 1 月份，即新冠疫情爆发之前，纽约大学朗格尼医学中心的一些需要进行膝盖扫描的患者开始被故意扫描两次。扫描典型的人类膝盖大约需要 10 分钟，这些同意参加研究的受试者的关节扫描速度既有正常速度，也有大约两倍的速度（在人工智能的帮助下）。在新冠疫情爆发后，这项工作已恢复，医院仅使用一台扫描仪。

该计划是该医疗中心与 Facebook 人工智能研究部门合作开展的一项持续努力的一部分，旨在研究能否以更快的速度运行 MRI 机器（并在过程中获取更少的数据）来生成与正常方式一样优质的图像。将大约 10 分钟的膝盖扫描缩短到 5 分钟左右，或缩短其他身体部位的扫描时间，具有明显的好处：患者可以减少在叮当作响的管子中的时间（该过程要求患者尽可能保持静止），医院可以利用其昂贵且有限的硬件做更多的事情。

为了实现这一点，放射科医生和计算机科学家需要使用人工智能。如果他们以比平时快两倍的速度运行 MRI 机器，然后尝试使用常规方法将收集的数据旋转成图像，结果将非常糟糕。使用人工智能：使用机器学习来分析相对稀少的数据，然后创建图片，可以产生确实可用的东西，事实上，在一些放射科医生看来，它的质量比其他方法更好。

该项目上个月传出了好消息。参与的研究人员发表了另一项研究的结果，该研究旨在确定放射科医生是否能够分辨出典型的 MRI 图像和使用 AI 的图像之间的差异，以及这些扫描在诊断上是否可以互换。去年， 《大众科学》对这一过程进行了深入、独家的调查，并跟踪了一位参与实验的医生。该研究结果于上个月发表在《美国放射学杂志》上。

这项研究的结果令人鼓舞。发表研究的第一作者、纽约大学朗格尼医学中心放射科主任迈克尔·雷希特博士表示，人工智能生成的图像（来自比通常收集的数据更少的数据）与通过正常过程生成的图像相比效果良好。“人们阅读扫描结果的方式没有区别，无论是阅读加速序列还是临床 [传统] 序列，”雷希特说。“他们能够根据任何一种扫描结果做出同样好的诊断。”

事实上，他说他会依靠人工智能生成的患者膝盖图像来做出诊断——外科医生可能会根据这一结论来决定是否进行手术。“这些序列确实是可以互换的，我非常非常乐意使用这些序列来做出诊断，”他说。在研究中的六名放射科医生中，只有一人能够辨别出扫描是正常扫描还是使用人工智能扫描。

在这项最近发表的研究中，患者实际上并没有接受两次扫描。相反，该团队对患者的膝盖进行了 MRI 扫描，并通过剥离一些原始数据来模拟更快的成像过程，然后使用 AI 将这些数据编织成完整的图片。

但目前的工作确实需要对患者进行两次扫描，Recht 希望将他们从接受膝关节镜手术的患者身上学到的知识作为“黄金标准”。这样一来，他们就可以查看两次不同的扫描结果（一次以正常方式创建，另一次通过更快的五分钟 AI 扫描创建），然后理想情况下将它们与外科医生最终在手术台上看到的结果进行比较。

最终，该过程可以在某些情况下帮助 MRI 机器取代 X 射线或 CT 扫描仪 - 这意味着需要通过 CT 扫描仪进行脑部成像的人可以跳过机器产生的电离辐射，而选择快速 MRI。