（图源：Xconomy）
Facebook近日与美国纽约大学联合宣布，它们正携手开展一项“fastMRI”研究，探讨如何使用人工智能使MRI扫描速度提高10倍。
Facebook AI Research（FAIR）小组和纽约大学医学院放射学系达成了合作，希望基于AI，以更快的方式重建MR图像。
1
磁共振成像（MRI）扫描是我们了解患者体内正在发生的事情的最佳方式之一。但是，当扫描仪收集大量数据时，他们需要患者躺在茧状金属管内15分钟到一个多小时，这就很让人十分煎熬。长时间的检查也限制了医院每天可以进行的检查数量，进而导致医疗成本居高不下。
根据纽约大学成像专家Dan Sodickson博士的说法，如果成功——fastMRI可以将50分钟的评估转化为仅需要5分钟的评估检测。
“使用人工智能，我们相信有可能捕获更少的数据，从而更快地拍摄图像，同时仍保留甚至增强MR图像中存储的丰富的信息内容。”Sodickson说：“关键是训练人工神经网识别图像的底层结构，以及什么类型的东西往往聚集在一起，这样网络就可以填充从加速扫描发出的视图。”
Sodickson将图像重建技术与人的大脑如何在黑暗中成功制作物体进行了比较。“当我们在低光下观察场景时，我们没有完整的物体视图，但是我们知道该物体的基础结构是什么，因此我们可以非常快速、非常准确地填充缺失的信息，而无需错过任何一个节拍。”他说。
纽约大学将为Facebook提供1万份核磁共振检查的匿名数据集，其中包括约300万张膝关节、大脑和肝脏的MR图像，以帮助训练其算法。利用深度学习方法来识别骨骼、肌肉、韧带和其他人体构成的组织构造，将这些知识构建到驱动核磁共振机器的软件中，可以让AI创建部分成像，从而节省时间。该项目背后的人士表示，包括图像和原始扫描仪数据在内的所有数据都清除了患者姓名和所有其他受保护的健康信息。
“这样做的好处在真实案例操作中是显而易见的，”索迪克森说。 “显然（如果时间减少），这是一种更舒适的患者体验，对于病人或患有多动的儿童尤为重要。在MRI短缺的地区，您也可以获得更多的可及性，当您使用时可以提高图像质量，尝试对像心脏一样快速移动的东西进行成像。如果我们能够以足够快的速度取代X射线或CT（扫描），那么我们还可以减少辐射的暴露率，同时仍能获得关键的医疗信息。”
Menlo Park、纽约和蒙特利尔的Facebook员工人数不详，参与该项目，未来可能会扩展到其他医疗成像应用。每周，FAIR员工和纽约大学的研究人员会进行视频通话，讨论项目的进展情况。
FAIR的研究经理Larry Zitnick表示，没有具体的时间框架：“在六个月内，我们应该能够在这方面取得良好进展。获得突破可能不需要那么多的时间，但也可能需要一年时间。”
Zitnick补充说，与纽约大学合作可以帮助社交媒体巨头将技术付诸实践，如果它被证明是成功的。“如果我们确实取得了成功，我们有一条途径可以将其纳入临床实践，进行测试，将其放在真正的放射科医生面前，并确保我们正在做的事情实际上会产生影响，”他说。
但当被问到Facebook是否计划在未来发布和制造医疗产品时，Zitnick没有给予太多帮助。相反，他说“FAIR的使命是推动AI科学前进”，然后继续说FAIR正在寻找AI可以对世界产生积极影响的问题。
Facebook和纽约大学有着长期的合作关系，有几个人为这两个组织工作，包括在成为Facebook首席人工智能科学家之前担任FAIR主任的Yann LeCun。“所有这一切都始于纽约大学和FAIR合作的人们之间的联系。他们认为我们之间沟通对我们有好处，于是我们就开始合作了。”索迪克森说。
Facebook和纽约大学计划开放他们的工作，以便其他研究人员可以进一步拓展他们的研究。随着项目的展开，Facebook表示将发布与研究相关的AI模型、基准和评估指标，而纽约大学将开放图像数据集。
Facebook并不是唯一一家探索AI如何用于协助放射科医生的科技公司。谷歌拥有的AI实验室DeepMind开发了深度学习软件，可以从扫描中检测出50多种眼疾，最近这一解决方案已经获得了很大进展。
DeepMind有许多其他医疗保健项目，但Facebook（据称其有意愿在合适的时候收购DeepMind）声称，这个项目是同类中的第一个，因为它旨在改变医疗图像的创建方式，而不是使用现有的医学图像来达成可以实现的目标。
还可以看看
其他文章，谢谢您的阅读。
网站申明：系本文编辑转载，来源于网络，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，所有权归属原作者。如内容、图片有任何版权问题，请
联系我们删除。