Dirbtinio intelekto ir medicinos mokslo sankirtoje didėja susidomėjimas mašininio mokymosi naudojimu, siekiant pagerinti magnetinio rezonanso tomografijos (MRT) technologija užfiksuotus vaizdo duomenis. Naujausi tyrimai rodo, kad itin didelio lauko MRT esant 7 Tesla (7T) gali turėti daug didesnę skiriamąją gebą ir klinikinius pranašumus, palyginti su didelio lauko MRT, esant 3T, nustatant anatomines struktūras, kurios yra svarbios nustatant ir stebint patologinį audinį, ypač smegenyse.
Dauguma klinikinių MRT tyrimų JAV atliekami naudojant 1,5T arba 3T MRT sistemas. Dar 2022 m. Nacionaliniai sveikatos institutai dokumentavo tik apie 100 7T MRT aparatų, naudojamų diagnostiniam vaizdavimui visame pasaulyje.
Tyrėjai iš UC San Francisco sukūrė mašininio mokymosi algoritmą, skirtą pagerinti 3T MRT, sintezuodami į 7T panašius vaizdus, atitinkančius tikrus 7T MRT. Jų modelis pagerino patologinį audinį, labiau pasitikėdamas klinikinėmis įžvalgomis, ir yra naujas žingsnis vertinant sintetinių 7T MRT modelių klinikinį pritaikymą.
Tyrimas buvo pristatytas spalio 7 d. 27-ojoje tarptautinėje medicinos vaizdo skaičiavimo ir kompiuterinės intervencijos (MICCAI) konferencijoje.
„Mūsų straipsnyje pristatomas mašininio mokymosi modelis, skirtas aukštos kokybės MRT sintezei iš prastesnės kokybės vaizdų. Mes parodome, kaip ši AI sistema pagerina smegenų anomalijų, užfiksuotų MRT trauminio smegenų pažeidimo atveju, vizualizavimą ir identifikavimą”, – sakė vyresnysis tyrimo autorius Reza Abbasi. -Asl, mokslų daktaras, UCSF neurologijos docentas.
„Mūsų išvados pabrėžia AI ir mašininio mokymosi pažadą pagerinti medicininių vaizdų, užfiksuotų mažiau pažangiomis vaizdo sistemomis, kokybę.
Geriau pamatyti TBI ir išsėtinę sklerozę su
UCSF mokslininkai rinko vaizdo duomenis iš pacientų, kuriems UCSF diagnozuotas lengvas trauminis smegenų pažeidimas (TBI). Jie sukūrė ir apmokė tris neuroninių tinklų modelius, kad būtų galima pagerinti vaizdą ir 3D vaizdo segmentavimą, naudojant sugeneruotus sintetinius-7T MRT iš standartinių 3T MRT.
Su naujais modeliais sukurti vaizdai suteikė patobulintą patologinį audinį pacientams, sergantiems lengvu TBI. Palyginimui jie pasirinko pavyzdinį regioną su baltosios medžiagos pažeidimais ir mikrokraujavimu subkortikinėse srityse. Jie nustatė, kad patologinis audinys buvo lengviau matomas sintezuotuose 7T vaizduose. Tai buvo akivaizdu atskiriant gretimus pažeidimus ir ryškesnius subkortikinių mikrokraujavimo kontūrus.
Be to, susintetinti 7T vaizdai geriau užfiksavo įvairias baltosios medžiagos pažeidimų ypatybes. Šie stebėjimai taip pat pabrėžia pažadą naudoti šią technologiją siekiant pagerinti neurodegeneracinių sutrikimų, tokių kaip išsėtinė sklerozė, diagnostikos tikslumą.
Nors sintezavimo metodai, pagrįsti mašininio mokymosi sistemomis, rodo puikų našumą, jų taikymas klinikinėje aplinkoje reikalauja išsamaus patvirtinimo. Tyrėjai mano, kad būsimas darbas turėtų apimti išsamų klinikinį modelio išvadų įvertinimą, modelio sukurtų vaizdų klinikinį įvertinimą ir modelio neapibrėžčių kiekybinį įvertinimą.