近日，Facebook AI和NYU Langone Health提出了一种使用AI来加速MRI扫描过程的新方法：FastMRI。

与大多数尝试使用AI自动查看图像以检测异常的AI医学成像项目不同，fastMRI旨在使用AI以需要更少数据的新方式创建图像。它可以显著改善患者体验，扩大MRI的使用范围，并有可能启用MRI的新用例。

 

遇到脚踝受伤、膝盖半月板损伤、骨关节等问题，医生通常会给患者开MRI检验单。

MRI检查几乎适用于全身各个系统的各种疾病，如肿瘤、炎症、创伤、退行性病变以及各种先天性疾病的检查，尤其适合观察软组织，对于头部、胸部、腹部、脊柱等部位的病变可提供较高参考价值的图像信息。与CT/PET相比，它无放射线损害，无骨性伪影，能多方面、多参数成像，有高度的软组织分辨能力，不需使用对比剂即可显示血管结构等独特的优点。能够敏感地检出组织成份中水含量的变化，因而常比CT更有效和更早地发现病变。

但是做过的人都知道，从预约检测到结果出来再让医生进行诊断，这个时间周期并不算短，其中，很大一部分时间耗费在预约等待上。

“磁共振成像（MRI）永远都是在排队的，他们一天24小时不停地做，还满足不了患者的需求”。

早、中期MRI设备扫描时间较长，进行一个部位的检查，通常要半个小时以上，甚至需要1-2个小时，让病人难以耐受；现在一般情况下医院的核磁共振大概在十五分钟到二十分钟左右；如果机器先进的话，十分钟左右。

 

但是，即使现在缩短到10几分钟，也无法满足病患的要求，并且个别人进入扫描室可产生幽闭恐惧症（claustrophobia），自诉一种难以名状的恐惧感，不能配合检查，常导致检查失败，儿童群体尤为明显。

在这项首创的临床研究中，计算机科学家和放射学家团队证明，AI可以使用传统上完整MRI所需原始数据的约四分之一来生成同样准确而详细的MRI。由于需要的数据较少，因此MRI扫描的运行速度几乎快4倍。

AI生成的MRI图像与标准MRI同样可靠？

该研究旨在显示AI生成的图像将像传统图像一样可靠地进行相同的诊断，并满足放射科医生的需求。在这项研究中，6位肌肉骨骼放射科医生对108例受过纽约大学Langone Health评估的患者进行了MRI检查。

 

每个患者病例生成两套MRI：一组使用标准成像技术，另一组使用fastMRI AI模型。放射科医生没有告知评估扫描的图像，这些图像是使用AI创建的，并且为限制召回偏见的可能性，对标准图像和AI加速图像的评估间隔至少一个月。

放射科医生系统地评估了图像的病理状况，例如半月板撕裂，韧带异常和软骨缺损，并在结构化报告中指出了这些。还要求审阅者对图像质量进行评级，并说他们是否认为该图像是使用AI创建的。放射科医生对每例病例检查了AI加速和传统MRI后，将结果进行比较，以查看他们的诊断是否存在差异。

放射科医生发现相同的异常现象并做出相同的诊断，无论他们是检查标准还是AI生成的MRI。此外，所有放射科医生都认为AI加速图像的整体质量要比传统图像好。

“我们对这些结果感到非常鼓舞，这项研究是迈向AI加速MRI扫描临床接受和利用的重要一步，因为它首次证明AI产生的图像在外观上与标准的临床MRI检查基本没有区别，并且在诊断准确性方面可以互换。” 放射学系研究副主席兼高级影像创新与研究中心主任Daniel K. Sodickson博士说。

“我们还鼓励其他人使用fastMRI数据和开源代码来建立我们的发现。我们将共同努力，继续超越医学成像的界限，使用AI不仅可以复制人类执行的任务，而且还可以产生全新的功能（例如超快MRI）来增强患者的护理。”

FastMRI的后续进展

下一步，NYU Langone Health和Facebook AI研究人员希望证明fastMRI可与其他重要器官（例如大脑）协同工作。

作为一个开源项目，fastMRI已经发布了其数据，模型和代码，以便其他研究人员以及商业MRI系统的制造商可以在他们的工作基础上继续发展并提出新的想法。fastMRI团队希望这种开放的方法将加快临床实施的进度。

数据集：https://fastmri.med.nyu.edu/

参考链接：

https://ai.facebook.com/blog/fastmri-breakthrough-shows-ai-accelerated-mris-interchangeable-with-slow-traditional-mris