Inteligencia artificial genera imágenes de resonancia magnética en minutos en lugar de una hora

Genera imágenes utilizando una cuarta parte de los datos como las resonancias magnéticas tradicionales.

Las imágenes por resonancia magnética (IRM) han proporcionado a los médicos conocimientos vitales sobre el interior de los pacientes desde su desarrollo en la década de 1970.

Sin embargo, las máquinas operan a un ritmo glacialmente lento y requieren que el paciente permanezca perfectamente quieto.

Esto las hace inadecuadas para su uso con niños pequeños (que tendrían que ser sedados) y personas que experimentan emergencias médicas urgentes, como accidentes cerebrovasculares.

Ahora, después de dos años de investigación, los equipos de Facebook AI y NYU Langone Health han desarrollado una red neuronal que puede reducir la cantidad de tiempo que las personas tienen que pasar en una máquina de resonancia magnética de más de una hora a solo unos minutos.

La red, denominada fastMRI, acorta el tiempo de escaneo porque solo requiere una cuarta parte de los datos para resolver la imagen.

Las resonancias magnéticas funcionan generando un campo magnético intenso y localizado.

Cuando los núcleos atómicos de ciertos elementos, como el hidrógeno, absorben energía de radiofrecuencia (RF) cuando se exponen al campo magnético y luego la reemiten como una frecuencia de RF medible.

“Si ha estado sentado en una resonancia magnética, ha estado escuchando ese zumbido que hace cuando recopila datos“, dijo a Engadget el Dr. Dan Sodickson, investigador de Langone Health de la NYU,

“son los datos sin procesar de los que la imagen de resonancia magnética se deriva … y los datos brutos se ven realmente como este fascinante estallido de estrellas ”

Los datos del espacio k se almacenan en un almacenamiento temporal y, una vez que están llenos, el escaneo se completa y los datos se someten a una transformada de Fourier. para trazar realmente la frecuencia espacial y generar una imagen de resonancia magnética.

“La resonancia magnética recopila información en toda la imagen y luego, básicamente, la información de frecuencia se convierte en información espacial casi como con un prisma”, continuó Sodickson.

“Entonces, si tomas un prisma y separas los colores, a la izquierda estará todo el azul, a la derecha estará todo el rojo.

Esa es la transformación que hacemos … tomamos todas las diferentes frecuencias y las clasificamos. Y cuando haces eso, surge tu imagen familiar “.

Pero en lugar de esperar a que se llene el espacio k, fastMRI solo necesita el 25 por ciento de los datos que las máquinas de resonancia magnética tradicionales requerirían para generar esas mismas imágenes.

Para ser claros, esta red neuronal no está analizando imágenes de resonancia magnética existentes a velocidades aceleradas, las está generando activamente a partir de los datos sin procesar y son efectivamente idénticas a los escaneos tradicionales.

Facebook reclutó a seis radiólogos para examinar dos conjuntos de secuencias de resonancia magnética de la rodilla de un paciente, una de una resonancia magnética tradicional y la otra mediante una resonancia magnética rápida.

“El estudio encontró que no hubo diferencias significativas en las evaluaciones de los radiólogos“, según una publicación de Facebook.

“Cinco de los seis radiólogos no pudieron discernir correctamente qué imágenes se generaron con IA“.

Que alguien le dé un aumento a ese sexto radiólogo!

“Queríamos comenzar con un gran conjunto de datos para no terminar con un ajuste excesivo”, dijo a Engadget Nafissa Yakubova, investigadora de Facebook AI.

“Así que creo que teníamos miles de casos de resonancia magnética de la rodilla”, así como un depósito de resonancias magnéticas cerebrales, cada uno de los cuales contenía hasta 800 imágenes fijas, para usar en el entrenamiento del modelo fastMRI.

Este sistema no solo ayudará a aliviar el estrés de las personas que podrían sentirse aprensivas por pasar una hora en un cilindro del tamaño de un ataúd que convierte sus átomos de hidrógeno en diminutos transmisores de radio, sino que también permitirá a los hospitales atender a más pacientes.

“No todas las instituciones, todos los hospitales, todos los países tienen una gran cantidad de máquinas de resonancia magnética, por lo que la mayor parte del tiempo hay personas esperando para ser escaneadas”, dijo Sodickson.

“Me gustaría reducir esa carga“.

Además, el sistema funciona con las máquinas de resonancia magnética existentes; no es necesario actualizar nada porque todo esto es solo software, se puede instalar como un DLC.

“Debido a que es de código abierto, cualquiera, cualquier fabricante podría tener acceso a él ahora mismo y usarlo para más pruebas”, dijo Yakubova.

Por supuesto, los fabricantes de dispositivos aún deberán recibir la certificación de la FDA norteamericana antes de implementarlo.

Fuente: Engadget