据一项新的研究披露,机器学习可以在准确性不打折扣的情况下实现更为廉价、安全的低功耗磁共振成像 (MRI)。作者表示,这些进步为价格实惠、以患者为中心且由深度学习驱动的超低场 (ULF) MRI 扫描仪的问世铺平了道路,从而能解决全球不同医疗环境中未得到满足的临床需求。磁共振成像 (MRI) 已通过提供无创、无辐射成像而彻底改变了医疗保健系统。它为通过人工智能而推进医疗诊断带来了巨大的希望。然而,尽管 MRI 已经发展了 50 年,但它在很大程度上仍然难以普及,特别是在中低收入的国家中。这主要是由于标准型的超导 MRI 扫描仪及其操作所需的专用基础设施成本高昂。这些扫描仪通常被安置于专门的放射科或大型成像中心内,从而限制了其在小型医疗机构中的可用性。此外,需要有射频 (RF) 屏蔽室及大量的功耗进一步限制了 MRI 技术的使用。为了解决 MRI 可及性带来的挑战,Yujiao Zhu 和同事推出了一种低功耗且高度简化的 ULF MRI 扫描仪;该扫描仪可通过标准型墙壁电源插座运行且无需射频或磁屏蔽。该扫描仪使用的是一种紧凑型的 0.05 Tesla (T) 的磁体(大多数 MRI 设备使用的是 1.5 T 的磁体,但有些设备的磁体可以高达 7 T),并结合主动传感和深度学习来解决电磁干扰信号并提高图像品质。此外,该设备在扫描过程中所用的功耗仅为 1800 瓦 (W),而传统型 MRI 的功耗可达 2 万 5000 瓦或更多。Zhao 等人对健康志愿者进行成像后显示,该设备能够产生清晰且详细的图像,其效果堪比目前在临床上使用的高功率 MRI 设备所得到的成像。Udunna Anazodo 和 Stefan du Plessis 在一篇相关的《视角》中指出了低场 MRI 在广泛应用于临床前需要克服的局限性和挑战。他们写道:“低场 MRI 的技术还有待成熟,因此它还无法以具有成本效益的方式进行医学成像。当世界各地的许多社区能够无障碍地使用低场 MRI 时,它作为一种重要且具环保可持续性的医疗技术的潜力将得到证明。”
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