AI重塑儿科影像，提升医疗效果
原文：How AI Is Reshaping Pediatric Imaging
一名患有先天性心脏病的婴儿在斯坦福大学露西尔·帕卡德儿童医院多次接受开胸手术后病情恶化。他的心脏增大且泵血不正常，但传统影像学无法解释原因。基于AI建模的高分辨率MRI技术揭示了其他影像学无法看到的细微异常。外科医生迅速进行了矫正，孩子得以康复。“如果没有这些新技术，这种诊断几乎是不可能的，”婴儿的外科医生、儿科心脏外科主任Michael Ma博士说。同样的技术正在以不那么戏剧性但更常规的方式重塑儿科影像学。它将扫描时间从一小时缩短到几分钟，减少了对麻醉的依赖，缩短了等待时间，并且在像这样的案例中，揭示了旧方法遗漏的细节。解决儿科问题 传统的MRI在儿科中面临独特的挑战。运动引入的伪影可能使扫描难以解释，特别是在长时间的检查中。因此，许多孩子需要麻醉，这增加了成本、复杂性、排程限制和潜在风险。该技术本身也有其局限性。大多数MRI系统和硬件都是为成人设计的，包括捕获MRI信号的接收线圈。这些以成人为中心的设计在较小的解剖结构上牺牲了图像质量和效率。AI提供了一个潜在的解决方案。算法能否学会如何从一小部分信息中重建高质量图像，而不是收集每一份MRI数据？答案原来是肯定的。训练AI做更多事情 斯坦福大学医学院儿科放射科主任、斯坦福大学医学院放射科主任Shreyas Vasanawala博士开发了深度学习方法，使用完成的MRI研究来训练算法。一旦模型学会了一个完全重建的图像应该是什么样子...