Facebook嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)將MRI檢查速度提高10倍

Facebook的人工智能(AI)實(shí)驗(yàn)室正與紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院合作，嘗試將核磁共振成像(MRI)的檢查速度提高10倍，假如成功的話，未來(lái)放射科醫(yī)生將在幾分鐘內(nèi)就可以完成檢測(cè)。

核磁共振技術(shù)一般幫助醫(yī)生觀察器官、組織和骨骼，且不需要將患者暴露在有害的輻射之下，成像質(zhì)量在發(fā)現(xiàn)軟組織損傷這方面尤其有幫助。但這項(xiàng)技術(shù)目前的問題是，每次檢查時(shí)間很長(zhǎng)，最長(zhǎng)要1小時(shí)。而且在檢查過(guò)程中，患者需要在管狀機(jī)器內(nèi)保持紋絲不動(dòng)。這對(duì)任何人來(lái)說(shuō)都十分煎熬。長(zhǎng)時(shí)間的檢查也限制了醫(yī)院每天可以進(jìn)行的檢查數(shù)量，進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)療成本居高不下。

而Facebook的計(jì)算機(jī)科學(xué)家認(rèn)為，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)加快檢查速度。為此，紐約大學(xué)提供了1萬(wàn)份核磁共振檢查的匿名數(shù)據(jù)集，其中包括約300多萬(wàn)張膝蓋、大腦和肝臟的成像。研究人員將使用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法，利用深度學(xué)習(xí)方法來(lái)識(shí)別骨骼、肌肉、韌帶和其他人體構(gòu)成的組織構(gòu)造。將這些知識(shí)構(gòu)建到驅(qū)動(dòng)核磁共振機(jī)器的軟件中，可以允許讓AI創(chuàng)建部分成像，從而節(jié)省時(shí)間。

“患者只需要在機(jī)器里呆五分鐘。這項(xiàng)技術(shù)將帶來(lái)真正的變革，”紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射研究副主任丹尼爾·索迪克森(Daniel Sodickson)說(shuō)道。

檢查速度的提高可以讓放射科醫(yī)生進(jìn)行更廣泛的測(cè)試，索迪克森說(shuō)。就好比提高相機(jī)的快門速度，因此功能增強(qiáng)的檢查或許也可以應(yīng)用于，比如說(shuō)，跟蹤心臟跳動(dòng)。

Facebook AI研究小組拉里·茲特尼克(Larry Zitnick)表示，公司去年開始與紐約大學(xué)討論這個(gè)項(xiàng)目，因?yàn)锳I團(tuán)隊(duì)希望在進(jìn)行基礎(chǔ)研究的同時(shí)，也能開展一些能帶來(lái)實(shí)際效益的工作。Facebook計(jì)劃未來(lái)開源所有研究結(jié)果，希望通過(guò)數(shù)據(jù)共享來(lái)鼓勵(lì)其他人繼續(xù)拓展這項(xiàng)工作。

新技術(shù)的挑戰(zhàn)在于如何讓AI在創(chuàng)建成像的時(shí)候不遺漏任何重要的細(xì)節(jié)，比如韌帶上的一個(gè)微小撕裂。但是，研究人員仍舊持樂觀態(tài)度。紐約大學(xué)放射科醫(yī)生去年發(fā)布的初步研究結(jié)果顯示，AI可用于重構(gòu)核磁共振數(shù)據(jù)。