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深度學(xué)習(xí)AI可掃描心臟血流

2020-09-26 12:36:41
中國計算機報 2020年35期
關(guān)鍵詞:深度人工智能方法

英國《自然·機器智能》雜志近日發(fā)表的一項醫(yī)學(xué)與人工智能(AI)研究中,瑞士科學(xué)家介紹了一種人工智能系統(tǒng)可以幾秒之內(nèi)掃描心血管血流。這個深度學(xué)習(xí)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(chǎn)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(xué)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(xué)習(xí)人工智能模型,可以在幾秒之內(nèi)對經(jīng)過心臟的血流進行四維重建。研究團隊用11個掃描案例訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)這個網(wǎng)絡(luò)可以準確重建正常患者和血流異常患者的主動脈血流,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(xué)習(xí)方法快4.2倍。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法,也被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,試圖通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式來進行信息處理。現(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)越來越多地用于生物數(shù)據(jù)分析自動化。深度學(xué)習(xí)模型的一個挑戰(zhàn)是它們的“黑箱”性質(zhì),也就是說,無法輕易鑒定一個模型執(zhí)行某項任務(wù)時的過程。科學(xué)家們認為,除利用深度學(xué)習(xí)幫助人類推進醫(yī)療事業(yè),還可調(diào)查深度學(xué)習(xí)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(xué)。

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