2019.12.4

联影智能斩获首届全球fastMRI图像重建挑战大赛冠军

近日,由Facebook AI与纽约大学医学院共同举办的首届全球fastMRI图像重建挑战大赛揭晓“战果”,联影智能美国团队从来自世界各地的34支团队中脱颖而出,斩获多线圈4倍加速挑战组类冠军。

fastMRI项目由Facebook AI与纽约大学医学院共同创建,致力于探索如何利用人工智能技术加速磁共振扫描,将磁共振扫描速度提升10倍,从而改善患者体验,普及磁共振检查。作为该项目的一部分,首届全球fastMRI图像重建挑战大赛旨在号召AI研究人员进一步探索磁共振成像新方法并比较其结果,从而进一步推动项目发展。包括联影智能美国团队在内的3支队伍分别在挑战大赛三大组类斩获冠军,并将受邀出席在温哥华举办的NeurIPS大会。

各类图像重建对比图

各类图像重建对比(左为zero-filling IFFT,中为联影智能技术,右为金标准)

在磁共振重建领域,近年来AI重建算法取得了令人鼓舞的成绩。然而从高度降采样的数据中快速准确地重建出临床诊断的图像,特别是重建精细细节仍然具有挑战性。丢失或者产生假阳性病灶是图像重建的痛点。为了解决这些问题,联影智能美国团队开发出了一种新型的、通用型、基于深度学习的方法——金字塔卷积RNN(PC-RNN)的网络模型,从多个尺度递归重建图像,深度挖掘数据中存在的各个尺度和细节特征。该模型适用于多线圈及单线圈的情况。此方法在磁共振重建任务中取得了显著效果,并且可以恢复出更为精细的细节。此外,类似技术也能用于磁共振心脏电影成像的重建。