上海2019年12月12日 /美通社/ -- 近日，由Facebook AI與紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院 (New York University Langone Health) 共同舉辦的首屆全球fastMRI圖像重建挑戰(zhàn)大賽揭曉“戰(zhàn)果”，聯(lián)影智能美國(guó)團(tuán)隊(duì)從來自世界各地的34支團(tuán)隊(duì)中脫穎而出，斬獲多線圈4倍加速挑戰(zhàn)組類冠軍。
fastMRI項(xiàng)目致力于探索如何利用人工智能技術(shù)加速磁共振掃描，將磁共振掃描速度提升10倍，從而改善患者體驗(yàn)，普及磁共振檢查。在首屆全球fastMRI圖像重建挑戰(zhàn)大賽中，包括聯(lián)影智能美國(guó)團(tuán)隊(duì)在內(nèi)的3支隊(duì)伍分別在挑戰(zhàn)大賽三大組類斬獲冠軍，并將受邀出席在溫哥華舉辦的NeurIPS大會(huì)。
在磁共振重建領(lǐng)域，從高度降采樣的數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地重建出臨床診斷的圖像，特別是重建精細(xì)細(xì)節(jié)非常具有挑戰(zhàn)性。丟失真病灶或者產(chǎn)生假陽性病灶是圖像重建的痛點(diǎn)。為了解決這些問題，聯(lián)影智能美國(guó)團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了一種新型的、通用型、基于深度學(xué)習(xí)的方法 -- 金字塔卷積RNN（PC-RNN）的網(wǎng)絡(luò)模型，從多個(gè)尺度遞歸重建圖像，深度挖掘數(shù)據(jù)中存在的各個(gè)尺度和細(xì)節(jié)特征。該模型適用于多線圈及單線圈的情況。此方法在磁共振重建任務(wù)中取得了顯著效果，并且可以恢復(fù)出更為精細(xì)的細(xì)節(jié)。此外，類似技術(shù)也能用于磁共振心臟電影成像的重建。
在斬獲該挑戰(zhàn)賽冠軍的同期，聯(lián)影智能攜20余款A(yù)I應(yīng)用登陸RSNA，其中就包括兩項(xiàng)磁共振心臟成像領(lǐng)域的重大突破。
北美放射學(xué)會(huì)(RSNA)年會(huì)是全球放射學(xué)界規(guī)模最大、最能代表行業(yè)未來發(fā)展方向的醫(yī)學(xué)盛會(huì)，每年都有來自全球的數(shù)萬名放射學(xué)領(lǐng)域的專家、學(xué)者、企業(yè)代表等專業(yè)人士參會(huì)，探討國(guó)際放射學(xué)領(lǐng)域最新的科研成果。
本次RSNA, 聯(lián)影智能重磅展出了uAI Vision“智能之眼” -- 可實(shí)時(shí)完成360度人體全動(dòng)態(tài)捕捉、自動(dòng)生成3D人像，還可讓各類醫(yī)學(xué)影像設(shè)備實(shí)現(xiàn)“一鍵智能”掃描。當(dāng)患者進(jìn)入掃描室，uAI Vision即可通過智能識(shí)別獲取并驗(yàn)證其年齡、身高、體重等信息，精準(zhǔn)推送掃描所需參數(shù)；自動(dòng)識(shí)別病人擺位，并根據(jù)拍攝部位不同，實(shí)時(shí)“遙控”掃描設(shè)備自動(dòng)移至相應(yīng)部位；在拍攝過程中還能監(jiān)測(cè)患者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，防止掃描碰撞，同時(shí)計(jì)算患者呼吸、心跳，提醒醫(yī)生患者的狀態(tài)變化；此外，uAI Vision還可賦能MI、MR、CT、RT、DR等多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備，實(shí)現(xiàn)全模態(tài)通用；憑借其嵌入式的AI運(yùn)算單元，無須占用掃描設(shè)備主機(jī)運(yùn)算資源，可輕松與設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，即插即用。
此外，聯(lián)影智能還首度披露了磁共振心臟成像領(lǐng)域的重大突破 -- 12倍速高清重建及uAI全自動(dòng)磁共振心臟功能應(yīng)力分析技術(shù)。基于AI的心臟電影圖像12倍速高清重建技術(shù), 從根本上解決了目前心臟磁共振掃描時(shí)間過長(zhǎng)、重建圖像慢、適用人群有限、病人痛苦的問題，使得實(shí)時(shí)心臟電影技術(shù)在更加廣泛的臨床應(yīng)用成為可能。uAI全自動(dòng)磁共振心臟功能應(yīng)力分析技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)AI全自動(dòng)跟蹤心肌特征點(diǎn)，解析心臟的運(yùn)動(dòng)模型，精準(zhǔn)完成心肌應(yīng)力變化分析，并于屏幕中清晰顯示量化數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供精確的臨床數(shù)據(jù)參考，簡(jiǎn)化心臟磁共振數(shù)據(jù)分析的流程，保障精準(zhǔn)心功能分析與臨床決策。
此前，美國(guó)華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院 (Washington University in St. Louis School of Medicine) 與聯(lián)影簽署全面戰(zhàn)略協(xié)議。聯(lián)影智能將依托聯(lián)影磁共振平臺(tái)，結(jié)合華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院在心臟研究方面深厚的科研能力及豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)，在心臟磁共振掃描方面展開深度合作，開展臨床及前沿應(yīng)用的更多探索。
RSNA期間，聯(lián)影智能還提出了原創(chuàng)“AI進(jìn)化論”，重磅發(fā)布首款可賦能多病種、全模態(tài)設(shè)備、臨床科研定制化并助力成果轉(zhuǎn)化的uAI OneSolution一站式解決方案：一次掃描，AI輔助多病種診斷與篩查；一套診療工作流，AI全程優(yōu)化；同一AI技術(shù)，多模態(tài)賦能設(shè)備；一大平臺(tái)，助力科研與合作。
