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蘇黎世大學(xué) AI 新研究:僅用少量樣本生成高質(zhì)量光聲圖像

本文作者: 李雨晨 2019-10-03 12:46
導(dǎo)語:“光聲成像”近年來發(fā)展起來的一種非入侵式和非電離式的新型生物醫(yī)學(xué)成像方法,可用于諸如血管可視化、研究腦活動、表征皮膚病變和診斷乳腺癌等應(yīng)用。但是,渲染圖像的質(zhì)量

蘇黎世大學(xué) AI 新研究:僅用少量樣本生成高質(zhì)量光聲圖像

雷鋒網(wǎng)消息,近日,蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和蘇黎世大學(xué)的科學(xué)家宣布,可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來改善光聲成像,成果發(fā)表在Nature Machine Intelligence上(點擊查看論文鏈接

“光聲成像”是近年來發(fā)展起來的一種非入侵式和非電離式的新型生物醫(yī)學(xué)成像方法,可用于血管可視化、研究腦活動、表征皮膚病變和診斷乳腺癌等應(yīng)用。但是,渲染圖像的質(zhì)量很大程度上取決于設(shè)備上的傳感器數(shù)量和分布:傳感器的數(shù)量越多,圖像質(zhì)量就越好。

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種新方法,可以在不放棄最終圖像質(zhì)量的情況下大幅減少傳感器的數(shù)量,進(jìn)而降低設(shè)備成本,提高成像速度或改善診斷。

圖像失真校正

光聲學(xué)在某些方面與超聲成像相似。

在超聲成像中,探頭將超聲波發(fā)送到體內(nèi),并被組織反射。探頭中的傳感器檢測返回的聲波,隨后生成人體內(nèi)部的圖像;在光聲成像中,取而代之的是將非常短的激光脈沖發(fā)射到組織中,然后被吸收并轉(zhuǎn)換成超聲波。類似于超聲成像,聲波被檢測并轉(zhuǎn)換為圖像。

由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和蘇黎世大學(xué)生物醫(yī)學(xué)成像教授Daniel Razansky領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊探索了一種方法,來提高僅擁有少量超聲傳感器的低成本光聲設(shè)備的圖像質(zhì)量。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo),他們首先使用了一種自行開發(fā)的高端光聲掃描儀,這種掃描儀有512個傳感器,可以提供高質(zhì)量的圖像。他們通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這些圖片進(jìn)行了分析,從而能夠?qū)W習(xí)高質(zhì)量圖像的特征。

接下來,研究人員拿掉了大多數(shù)傳感器,只剩下128個或32個傳感器,這對圖像質(zhì)量產(chǎn)生了不利影響。由于缺乏數(shù)據(jù),圖像中出現(xiàn)了被稱為條紋型偽影的失真。

然而,事實證明,先前訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在很大程度上校正這些失真,從而使圖像質(zhì)量更接近使用所有512個傳感器獲得的測量結(jié)果。

雷鋒網(wǎng)了解到,在光聲技術(shù)中,圖像質(zhì)量不僅隨所用傳感器的數(shù)量而提高,而且當(dāng)從盡可能多的方向捕獲信息時,圖像質(zhì)量也會提高:傳感器圍繞物體布置的扇區(qū)越大,質(zhì)量越好。研究人員開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法還成功地改善了僅在有限范圍內(nèi)記錄的圖像的質(zhì)量。

Razansky說:“這對于臨床應(yīng)用特別重要,因為激光脈沖無法穿透整個人體,因此成像區(qū)域通常只能從一個方向進(jìn)入?!?/p>

促進(jìn)臨床決策

科學(xué)家們強(qiáng)調(diào),他們的方法并不局限于光聲成像。由于該方法是對重建圖像進(jìn)行處理,而不是對原始記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,因此也適用于其他成像技術(shù)?!澳慊旧峡梢杂猛瑯拥姆椒◤娜魏蜗∈钄?shù)據(jù)中生成高質(zhì)量的圖像,”拉贊斯基說。他解釋說,醫(yī)生經(jīng)常面臨的挑戰(zhàn)是如何解讀來自病人的低質(zhì)量圖像?!拔覀冏C明,這種圖像可以通過人工智能方法得到改善,從而更容易獲得更準(zhǔn)確的診斷。”

對于Razansky來說,這項研究工作很好地說明了現(xiàn)有的人工智能方法可以用于什么。他說:“許多人認(rèn)為人工智能可以代替人類的智能。至少在當(dāng)前可用的人工智能技術(shù)方面,這可能被夸大了。它不能取代人類的創(chuàng)造力,但可能使我們擺脫一些繁瑣而重復(fù)的任務(wù)。”

在他們目前的研究中,科學(xué)家使用了為小動物量身定制的光聲斷層掃描設(shè)備,并用小鼠的圖像訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Razansky說,下一步將是將該方法應(yīng)用于人類患者的光聲圖像。

揭示組織功能

與光聲學(xué)不同,許多成像技術(shù)如超聲、X射線或MRI,主要適用于可視化的人體解剖變化。為了獲得額外的功能信息,例如關(guān)于血流或代謝變化的信息,患者必須在成像前使用造影劑或放射性示蹤劑。

與此相反的是,光聲學(xué)方法可以在不引入造影劑的情況下可視化功能和分子信息。一個例子是組織氧合的局部變化-一種可用于早期診斷的重要癌癥標(biāo)志。血管中的脂質(zhì)含量是另一種潛在的疾病標(biāo)記,可幫助及早發(fā)現(xiàn)心血管疾病。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,由于用于光聲成像的光波與其他光波不同,不能完全穿透人體,因此這種方法只適用于研究皮膚下幾厘米深的組織。

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