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通過將物理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合來改進醫(yī)學影像重建

主要適用于以下領(lǐng)域：

磁共振成像（MRI）設(shè)備制造商

影像重建

醫(yī)學工程

對于患有心臟病的患者來說，磁共振成像可以確定心臟的泵血能力等參數(shù)。然而，這種方法有一個缺點：數(shù)據(jù)采集非常耗時。德國聯(lián)邦物理技術(shù)研究院（PTB）把物理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，開發(fā)出一種程序，這種程序只需要少量測量數(shù)據(jù)（因此只需很短的測量時間）即可獲得心動周期各階段的高質(zhì)量影像。

磁共振成像 (MRI) 掃描儀通過高頻輻射激發(fā)體細胞中的水分子，然后測量衰減的磁化強度。由于空間編碼，測量數(shù)據(jù)可在傅里葉（Fourier）空間中獲取，然后從中計算診斷影像。這個影像的重建過程需要描述成像過程的物理模型。利用迭代重建程序，可以在盡可能短的測量時間內(nèi)獲得盡可能多的診斷信息?；谙惹暗闹R（例如，空間平滑度），已經(jīng)可以僅從幾個測量點就能計算出高質(zhì)量的影像。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)中學習這些先前的知識，并使其適應重建的問題。

心動周期某一階段的心臟 MR 影像。左：直接從測量數(shù)據(jù)重建的影像；中：使用最近開發(fā)的方法得到的結(jié)果；右：參考影像。參考影像所需的測量時間是新方法的六倍以上。

PTB專門開發(fā)了一個迭代網(wǎng)絡(luò)來重建動態(tài)心臟影像。在訓練階段，這個過程結(jié)合了用于成像的物理模型和先前關(guān)于網(wǎng)絡(luò)學習的影像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識。心臟功能的 MR 影像隨后會顯示心動周期不同階段的心臟狀況?？梢允褂脭?shù)據(jù)的這個時間分量來確保訓練的最佳效率。

這種方法可應用于心臟病患者，然后進行評估。它還與傳統(tǒng)的迭代重建程序以及其它的機器學習方法進行了比較。由此開發(fā)出的網(wǎng)絡(luò)獲得了比傳統(tǒng)方法更好的結(jié)果（信噪比達 6 dB，相對誤差達–47 %）。此外，這種網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的結(jié)果類似于通過同樣基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一種方法獲得的結(jié)果。另外，PTB 的程序僅使用 10% 的可訓練參數(shù)就能夠做到這一點，這證明了這種新方法的魯棒性和效率。