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小編發(fā)現(xiàn)不少朋友對(duì)于 深度學(xué)習(xí)可能會(huì)成為解釋心臟MRI檢查的游戲規(guī)則 這方面的信息都比較感興趣,小編就針對(duì) 深度學(xué)習(xí)可能會(huì)成為解釋心臟MRI檢查的游戲規(guī)則 整理了一些相關(guān)方面的信息在這里分享給大家。
根據(jù)《放射學(xué)雜志》上發(fā)表的一項(xiàng)新分析,深度學(xué)習(xí)技術(shù)已顯示出永久改變心臟MRI的潛力。但是,作者寫道,記住深度學(xué)習(xí)的當(dāng)前局限性也很重要。
“心臟MRI的定量分析在醫(yī)學(xué)圖像分析中一直是備受青睞的話題,這不僅是因?yàn)槠渑R床實(shí)用性,而且還因?yàn)槠浼夹g(shù)挑戰(zhàn),”荷蘭萊頓大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的錢濤和同事寫道。“分析方法需要解決心臟MRI數(shù)據(jù)的巨大變化:異常,形態(tài),心臟大小和方向的差異,以及圖像數(shù)據(jù)的對(duì)比度,亮度,偽影,F(xiàn)OV和信噪比的差異。在最近出現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)之前,還沒有經(jīng)典的圖像分析方法顯示出足夠的希望來應(yīng)對(duì)臨床數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和可。
心臟MRI用于多種目的,包括心臟結(jié)構(gòu)和功能的評(píng)估以及心肌疤痕評(píng)估。作者解釋說,這種方式“提供了廣泛的信息,并且極大地增強(qiáng)了我們對(duì)心臟異常的理解。”
實(shí)際上,研究人員發(fā)現(xiàn),深度學(xué)習(xí)可以幫助提供者通過結(jié)構(gòu)量化,功能量化,應(yīng)變和運(yùn)動(dòng)量化,組織量化等方式來解釋心臟MRI檢查。深度學(xué)習(xí)對(duì)心臟MRI檢查產(chǎn)生影響的主要方法之一是加快患者護(hù)理速度。即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生,也需要花費(fèi)超過15分鐘的時(shí)間來解釋一項(xiàng)研究,但是深度學(xué)習(xí)可以將時(shí)間減少到只有幾分鐘。
這組作者寫道:“由于消除了手工分析的煩惱,放射線醫(yī)生可以專注于更多以患者為中心的問題,例如病史和診斷。” “通過自動(dòng)進(jìn)行心臟MRI讀取,深度學(xué)習(xí)還可以使更多經(jīng)驗(yàn)較少的放射線醫(yī)師或更多患者且放射線不足的醫(yī)師可以在更多的中心提供心臟MRI。”
深度學(xué)習(xí)還顯示出潛力,可以幫助研究人員管理需要分析數(shù)千種心臟MRI檢查的臨床試驗(yàn)。不斷提高的深度學(xué)習(xí)精確度意味著可以減少研究參與者和實(shí)驗(yàn)室工作人員的數(shù)量,從而加快了整個(gè)過程的速度,并使這些復(fù)雜的臨床試驗(yàn)更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且易于管理。
當(dāng)然,陶和同事指出,深度學(xué)習(xí)還與某些局限性有關(guān)。例如,即使算法背后的團(tuán)隊(duì)沒有意識(shí)到任何問題,偏向算法也會(huì)破壞任何嘗試的研究。另外,目前只有有限的數(shù)據(jù)集專門針對(duì)心臟MRI,而如果沒有正確的數(shù)據(jù)集,AI研究人員將無法完成任何事情。
然而,總的來說,作者得出的結(jié)論是,深度學(xué)習(xí)“在多個(gè)心臟MRI序列上顯示出了出色的性能,并為臨床應(yīng)用顯示了廣闊的前景。”
他們寫道:“深度學(xué)習(xí)算法可以為放射科醫(yī)生提供有用的信息,并將增強(qiáng)心臟MRI在臨床實(shí)踐和科學(xué)研究中的價(jià)值。” “與此同時(shí),應(yīng)該致力于研究工作,以進(jìn)一步提高其通用性,可解釋性和可控性。”
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