概述

  • 在磁共振领域首次推出成像端基于深度神经网络算法构建的“全流程人工智能磁共振技术平台——智简AI”,推动磁共振领域进入AI 3.0时代,解决磁共振领域最为挑战的成像效率问题
  • 整合智简AI技术平台的SIGNATM Creator1.5T磁共振实现成像速度提升1倍,扫描成功率提升20%
  • 业内首场医学磁共振影像人工智能线上高峰论坛同期举办,来自中国科学院、中国医学影像AI产学研用创新联盟、中国食品药品检定研究院、磁共振影像临床一线的各方专家齐聚,深度对话AI在磁共振影像领域的发展和应用

3月28日,GE医疗中国向业界隆重发布了其最新的数字医疗创新成果——全流程人工智能磁共振技术平台“智简AI”。“智简AI”技术是GE医疗整合全球资源、历经三年研发、累计10万例原始影像图学习后的最新创新成果,突破性地在影像成像前端核心环节实现AI深度神经网络算法,从成像源头去除伪影,进行前端图像优化,提升磁共振成像效率。智简AI平台将率先在1.5T磁共振产品SIGNATM Creator(以下简称“全流程AI磁共振Creator”)上使用,也是将最新的智能磁共振影像技术应用在保有量基数更大的应用场景,让最新科技普惠用户。

近年来,人工智能(AI)技术的急速发展给医学成像领域带来深刻影响。相对CT、X线摄影系统等成像设备,由于成像原理、成像过程以及影像处理的复杂性,让AI技术在磁共振成像领域的发展和应用相对滞后。而且,以往磁共振领域在AI技术研发上聚焦在两个方面:一是磁共振流程智能化(磁共振AI 1.0时代),比如自动识别解剖部位、自动连续扫描等;二是图像重建后处理环节的多种智能分析和辅助诊断(磁共振AI 2.0时代),如结构与功能成像的多模态融合,可帮助提升图像处理效率,提供更详细的影像诊断信息。

但是,磁共振技术发展中面临的严峻挑战集中在成像过程:磁共振检查中70%时间被成像过程占据,同时,一半的磁共振图像会有伪影。这些问题不仅带来磁共振检查速度、流通量的弊端,成像伪影更是让图像质量和精准度难以突破,直接影响医生诊断。GE医疗在利用AI技术进行磁共振技术研发上,率先将突破点放在了成像最前端,解决伪影和成像效率问题。(数据来源:GE医疗全球磁共振研发团队)

GE医疗中国副总裁、医疗影像业务总经理陈金雷表示:“数字化、人工智能技术与医疗影像的结合是GE发展战略的重中之重。用先进的影像设备融合数字智能技术,协助中国医疗行业解决挑战,推进分级诊疗实施,我们一直在努力。”

GE医疗中国磁共振产品部总经理赵霞在发布环节讲到:“作为始终引领磁共振技术发展的医疗器械厂商,GE在运用AI推动磁共振技术发展方面从最棘手的挑战入手,首次回归到前端成像环节,从信号采集到数据处理,再到原厂图像重建,进行AI技术的开发,真正从成像源头优化图像精准度和成像效率,‘做好设备厂商的本职工作’,引领磁共振成像技术进入AI 3.0的全流程时代。智简AI平台将率先在1.5T磁共振产品Creator上落地使用,很快我们的全系列磁共振产品也会搭载这项技术,用AI赋能全线产品,为推动磁共振AI生态发展奠定基础。”


AI提升磁共振图像质量 让成像速度快了一倍


智简AI平台运用高智能的深度神经网络算法,通过对超过10万例磁共振原始图像数据的学习,可以在成像过程中对每个线圈单元采集到的原始数据进行特征提取,对噪声、伪影信息进行识别处理,第一时间将数据中的噪声等杂质剔除,获得高质量的原始图像数据。同时,图像重建优化过程中,也基于AI算法抑制图像伪影,深度提升图像信噪比,让成像速度大幅提高。

GE医疗全球磁共振研发团队大量的测试结果显示,在肩关节成像中,全流程AI磁共振Creator以同样的扫描视野和参数设定,将成像时间从3分钟左右缩短到约1.5分钟,成像速度提升一倍。在颅脑高分辨的TOF血管成像中,采用相同的扫描序列以及图像参数,传统成像扫描耗时4分50秒左右,全流程AI磁共振Creator的成像速度约2分20秒,一半的时间,获得了分辨率及信噪比更高的图像,让磁共振检查和诊断效率都大幅提升。


AI抑制磁共振图像伪影 带来扫描成功率20%提升


临床磁共振检查中会遇到一些由于身体器官的自然蠕动或者无法抑制的动作而导致的运动伪影,如腹部扫描时的肠道蠕动,颈椎扫描时患者自然的吞咽动作等。这些成像伪影,会导致医生无法根据图像进行诊断,需要进行二次重复扫描,或者需要患者重新预约检查。临床实践数据显示,20%左右的磁共振检查会由于运动伪影问题而导致扫描失败。智简AI技术能够有效识别伪影信号,抑制各类伪影的产生,提升扫描成功率,降低重复扫描带来的经济效益损失。

伴随全流程人工智能磁共振技术平台“智简AI”的问世,由中国医学影像AI产学研用创新联盟和GE医疗联合主办的“医学磁共振影像人工智能线上高峰论坛”也同期举办,旨在联合产业链各方,搭建高端交流平台,加速AI技术在磁共振领域的技术转化和应用,形成更加良性、活跃的磁共振影像AI生态发展环境。



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