5分钟搞定MRI检查！Facebook与纽约大学合作进军医疗领域

近日，Facebook和纽约大学医学院宣布，将开展一个新的合作研究项目。这个名为fastMRI旨在利用人工智能技术，将磁共振成像（MRI）的扫描速度提高10倍。这项研究的目的是让更多的人能够使用MRI技术，扩大这种重要诊断工具的使用范围。

MRI扫描仪生成的图像通常显示的是与器官和血管等软组织相关的细节，但生成图像的速度相对较慢，时间为15分钟到超过1小时不等。相比之下，X光图像只需不到1秒钟的时间即可生成，而CT图像也只需要一分钟的时间。对于年幼的儿童、幽闭恐惧症患者以及无法长时间保持躺下姿势的人来说，在MRI扫描仪中度过漫长的扫描时间是非常痛苦的。此外，许多地区存在MRI设备短缺的情况，导致患者需要等待的时间变长。通过提高MRI扫描仪的扫描速度，可以让更多的患者更好地使用这些设备。

而人工智能技术的使用，可以让设备的扫描速度变得更快，同时保留甚至增强MRI图像的丰富信息内容。这其中的关键，在于训练人工神经网络来识别图像的底层结构，以便在加速扫描中把省略的视图补充完全。在纽约大学医学院进行的早期工作表明，人工神经网络可以完成类似的任务，并从远少于必要数量的数据中生成高质量的图像。

▲左图：在转换为图像之前的原始MRI数据。为了获取诊断性研究所需的全部原始数据，MRI扫描一般需要持续15-60分钟的时间。右图：在完全采样的原始数据基础上重建的膝关节MRI图像（图片来源：Facebook Code）

该项目将采用由纽约大学医学院独家收集的成像数据集，来对算法进行训练。这个数据集由10000例临床病例组成，包含了大约300万张膝盖、大脑和肝脏的MRI图像。所有的图像和原始扫描仪数据，都完全删除了患者姓名和其他所有受保护的健康信息。同时，用于该项目的MRI图像也已经清除了所有的潜在显著特征，且项目中不会使用任何类型的Facebook数据。

“与其他AI相关的项目不同，该项目以医学图像为起点，并尝试从这些图像中获取解剖或诊断信息。这种合作侧重于应用机器学习的优势，以全新的方式重建最有价值的图像，”研究人员在一篇博客中写道：“我们的目标是从根本上改变医学图像的获取方式，不仅仅是简单地通过人工智能增强数据挖掘，而是为医学可视化生成全新的功能，从而造福人类健康。”

▲参与这个项目的研究人员包括：纽约大学医学院放射学系主任Michael Recht博士、纽约大学放射学系、神经科学与生理学系教授Daniel Sodickson博士、以及人工智能部门主任Yvonne Lui博士（图片来源：Facebook Code）

Facebook和纽约大学计划对他们的工作进行开源，以便其他研究人员能够在他们的研究基础上更进一步。 随着该项目的展开，Facebook表示将发布与研究相关的AI模型、基线和评估指标，而纽约大学将开放他们的图像数据集。

研究人员表示，虽然该项目最初将专注于MRI技术，但也可能会扩展到许多其他医学成像应用中。 例如，AI技术也有可能彻底变革CT扫描技术。先进的图像重建可能让CT扫描技术适用于儿童患者等脆弱人群。这样的改进不仅有助于改变医学成像的经验和效果，而且还有助于让不同患者都能够获去这些不可缺少的医疗要素。

参考资料：

[1]Facebook and NYU School of Medicine launch research collaboration to improve MRI

[2] Facebook Aims To Make MRI Scans 10x Faster With NYU