(文章來源:科技日報)
英國《自然·機器智能》雜志13日發(fā)表的一項醫(yī)學與人工智能(AI)研究中,瑞士科學家介紹了一種人工智能系統(tǒng)可以幾秒之內掃描心血管血流。這個深度學習模型有望讓臨床醫(yī)師在患者接受核磁共振掃描的同時,實時觀察血流變化,從而優(yōu)化診斷工作流。
四維(4D)核磁共振掃描可以用來重建心血管血流隨時間變化而產生的特征,對于心血管疾病的診斷具有重要意義。然而,這些掃描通常需要20分鐘的處理時間,意味著掃描過程中,無法對做成像進一步評估。加速這類掃描,就能在患者接受掃描的同時完成實時評估,不僅能節(jié)省臨床醫(yī)師的時間,還能減少患者的不適。
此次,瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院研究人員瓦雷里·韋詩耐韋斯基及其同事,開發(fā)出了一種深度學習人工智能模型,可以在幾秒之內對經過心臟的血流進行四維重建。研究團隊用11個掃描案例訓練了一個神經網絡,發(fā)現(xiàn)這個網絡可以準確重建正?;颊吆脱鳟惓;颊叩闹鲃用}血流,且準確度與傳統(tǒng)方法一致。
目前,這個人工智能系統(tǒng)還能在20秒左右的時間里重建一次掃描,比目前尖端的傳統(tǒng)方法快30倍,比之前的深度學習方法快4.2倍。
深度學習網絡,是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法,也被稱為人工神經網絡,是在現(xiàn)代神經科學研究成果的基礎上提出的,試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式來進行信息處理?,F(xiàn)在,深度學習網絡越來越多地用于生物數(shù)據(jù)分析自動化。深度學習模型的一個挑戰(zhàn)是它們的“黑箱”性質,也就是說無法輕易鑒定一個模型執(zhí)行某項任務時的過程。科學家們認為,除利用深度學習幫助人類推進醫(yī)療事業(yè),還可調查深度學習模型如何識別和處理所分析的數(shù)據(jù)的能力,幫助研究者更好地理解這些數(shù)據(jù)背后的生物學。
神經網絡太神經,能下棋,能答題,能識別人臉,現(xiàn)在還能加速看片。做核磁共振經常令人不適,患者常在密閉空間里一待幾十分鐘不敢動彈,直到清晰圖像一點點呈現(xiàn)于電腦屏幕。醫(yī)生也希望能加速,讓核磁像B超一樣實時出圖。如今依靠人工智能,電腦將無數(shù)數(shù)據(jù)和經驗化作人類望塵莫及的洞察力,即刻獻上一份份心血之作。
(責任編輯:fqj)
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