Risonanza magnetica: intelligenza artificiale e deep learning rendono più veloce l’esame

Grazie a uno specifico algoritmo di intelligenza artificiale è possibile accelerare i tempi necessari per eseguire scansioni alla risonanza magnetica del flusso sanguigno cardiovascolare. È quanto viene riportato da un recente articolo apparso sulla rivista Nature Machine Intelligence. Questo modello di deep learning sembra essere in grado di migliorare i flussi di lavoro dei laboratori diagnostici, consentendo ai medici di visualizzare il flusso sanguigno in tempo reale, mentre il paziente è ancora all’interno del modulo di scansione della risonanza magnetica.

4D MRI: la risonanza magnetica quadrimensionale

Le scansioni della risonanza magnetica quadrimensionale, la 4D MRI, possono essere utilizzate per ricostruire il flusso sanguigno cardiovascolare nel tempo e sono importanti per diagnosticare una serie di malattie cardiovascolari. Tuttavia, queste scansioni richiedono in genere fino a 20 minuti per essere elaborate, prolungando i tempi necessari per completare l’esame. Questa lentezza nei tempi di analisi dei dati implica che non è possibile prendere decisioni sulla necessità di eseguire ulteriori valutazioni di imaging durante una sessione di esame.

L’accelerazione di queste scansioni consentirebbe una valutazione in tempo reale, mentre il paziente è ancora nello scanner, riducendo inoltre il tempo impiegato dal medico per svolgere l’esame e diminuendo il disagio del paziente.

Intelligenza artificiale per la risonanza magnetica

Valery Vishnevskiy e colleghi hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale di deep learning che ricostruisce il flusso sanguigno quadrimensionale attraverso il cuore in pochi secondi. Gli autori hanno formato una rete neurale su undici scansioni di esempio e hanno scoperto che la rete poteva ricostruire accuratamente il flusso aortico in pazienti sani e in pazienti con flusso sanguigno anomalo, con lo stesso livello di precisione degli approcci convenzionali. Il sistema di intelligenza artificiale sembra inoltre in grado di ricostruire una scansione in circa 20 secondi, vale a dire 30 volte più velocemente degli attuali metodi convenzionali all’avanguardia e 4,2 volte più veloce dei precedenti approcci di deep learning.

 

 

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