Η βελτίωση της εικόνας και του χρόνου διενέργειας εξέτασης στην μαγνητική τομογραφία με την συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης

Abstract

Βελτίωση του χρόνου διενέργειας εξέτασης στην μαγνητική τομογραφία και αντιμετώπιση των θεμελιωδών περιορισμών ποιότητας εικόνας(εικόνες MR υψηλής ανάλυσης, χαμηλού θορύβου) κατά την συμβατική ανακατασκευή εικόνων μέσω της τεχνητής νοημοσύνης. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) με την απεικόνιση μαγνητικού συντονισμού (MRI) έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τομέα της ιατρικής απεικόνισης. Ακολουθούν ορισμένοι τομείς όπου η τεχνητή νοημοσύνη και η μαγνητική τομογραφία μπορούν να συνδυαστούν: Ανάλυση εικόνας: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αυτοματοποίηση της ανάλυσης εικόνων MRI, επιτρέποντας ταχύτερες και ακριβέστερες διαγνώσεις. Αυτό θα μπορούσε να βοηθήσει στη μείωση του χρόνου και των πόρων που απαιτούνται για τη μη αυτόματη ανάλυση εικόνας, καθώς και στη βελτίωση της ακρίβειας των διαγνωστικών αποφάσεων. Βελτιστοποίηση εικόνας: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτιστοποίηση των πρωτοκόλλων απεικόνισης MRI, συμπεριλαμβανομένου του σχεδιασμού ακολουθίας παλμών, της ανακατασκευής εικόνας και της ανάλυσης εικόνας. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε βελτιωμένη ποιότητα εικόνας και μειωμένους χρόνους σάρωσης, γεγονός που θα μπορούσε να οδηγήσει σε ταχύτερες και πιο άνετες εξετάσεις για τους ασθενείς. Προγνωστική ανάλυση: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων απεικόνισης, επιτρέποντας την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων για διάφορες ασθένειες. Αυτό θα μπορούσε να βοηθήσει τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να λάβουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με τη φροντίδα και τη θεραπεία ασθενών. Ωστόσο η εργασία θα αναφερθεί εκτενώς στην Βελτιστοποίηση εικόνας μέσω αλγορίθμων ΑΙ. Ωστόσο, ο παρατεταμένος χρόνος λήψης μαγνητικής τομογραφίας αυξάνει το κόστος σάρωσης και περιορίζει την χρήση της σε περίπτωση έκτακτης ανάγκης. Επιπλέον, οι εξεταζόμενοι πρέπει να παραμένουν ακίνητοι στους σαρωτές να κρατούν ακόμη και την αναπνοή για θωρακικές ή κοιλιακές απεικονίσεις. Ο λόγος για τον αργό ρυθμό της MRΙ είναι ότι, σε αντίθεση με άλλες μεθόδους απεικόνισης, π.χ. ακτινογραφία και αξονική τομογραφία, τα δεδομένα της MRΙ συγκεντρώνονται στον k-χώρο. Ο χώρος k σχετίζεται στον τομέα της εικόνας μέσω του μετασχηματισμού Fourier και αντιπροσωπεύει τις πληροφορίες χωρικής συχνότητας. Στη διάρκεια της μαγνητικής τομογραφίας, λαμβάνονται μέτρα στο k-space διαδοχικά παρά ταυτόχρονα, παρατείνοντας έτσι ο χρόνος σάρωσης. Για να αντιμετωπιστεί αυτός ο περιορισμός, ο χώρος k μπορεί να υποδειγματιστεί, δηλαδή να μην γίνει πλήρης δειγματοληψία. Τα δεδομένα k-space που λείπουν στη συνέχεια συνάγονται από τα υπάρχοντα σημεία k-χώρου. Αυτό οδηγεί σε επιτάχυνση που είναι αντιστρόφως ανάλογη με η αναλογία υποδειγματοληψίας. Φυσικά η υποδειγματοληψία οδηγεί σε μείωση της ποιότητας της εικόνας. Οι τεχνικές βαθιάς μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν με νευρωνικά δίκτυα (ANN) για την εκμάθηση της διαδικασίας ανακατασκευής και βελτιστοποίηση της ποιότητας της τελικής εικόνας καθώς και του χρόνου εξέτασης. Ως εκ τούτου, η αργή λήψη εικόνων μαγνητικού συντονισμού (MR) παρουσιάζει σημαντική ταλαιπωρία για ασθενείς και τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης. Για αυτόν τον λόγο, η παρούσα εργασίας θα εξετάσει, εάν η τεχνητή νοημοσύνη (AI) επιτρέπει τις σαρώσεις μαγνητικού συντονισμού (MRI) να γίνονται πιο γρήγορα ή όχι, με λιγότερη ακρίβεια, ελπίζοντας να επιτρέπεται σε περισσότερους ασθενείς να κάνουν τις εξετάσεις τους.