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在MRI的深度学习重建中智能地高效

医学成像领域的人工智能(AI)应用不再只是概念性。他们目前在临床实践中证明了他们的价值,提供临床医生援助,例如,在X射线中的三环和优先顺序排序,利用深度学习改善低剂量CT扫描的质量,以及应用深度学习模型用于MRI的图像重建。

A recent webinar hosted by GE Healthcare brought together a panel of clinicians to discuss some of the ways they’re seeing these AI solutions impact MR cases from a clinical standpoint, as well as improvements they’re seeing in productivity and return on investment (ROI) that impact their overall imaging operations and workflow.

深度学习MR图像重建在临床实践中

将AI和深度学习算法应用于MR图像重建是一种令人兴奋的技术实现,可以使用传统的重建方法来实现尚未实现的先生的技术。医疗保健提供商正在使用这种技术来生产具有较短扫描时间的高质量图像,克服扫描时间和图像质量的MR中的历史权衡。

网络研讨会专家小组成员,“空气智能化为您TM值reck dl.” are all currently using GE Healthcare’s AIR™ Recon DL* technology, which is a deep-learning trained algorithm to reconstruct sharper images that leverages all of the raw acquisition data, delivers a higher signal-to-noise (SNR) ratio with user-selectable improvement levels, and is compatible with all anatomies.

Melanie Atkins,MD,弗吉尼亚州费尔法克斯(Fairfax放射学中心的放射科医生)呈现了临床案例研究,说明了她能够使用Air™Recon DL在她的临床实践中实现的图像质量和分辨率改进。她介绍了宫颈癌Mr成像的临床病例,以及胆管胰术(MRCP),一种用于评估肝,胆囊,胆管,胰腺和胰管的非侵入性成像技术。阿特金斯博士能够为她的患者的骨盆和腹部检查缩短传统的收购时间,这通常会导致器官模糊。

在研究后,Atkins博士指出,她的患者,其中一些人是老人和MR的斗争,在收购时花费更少的时间,并且她在诊断和治疗方面越来越高的图像质量。她的同事也接受了使用Air™Recon DL基于临床结果的所有肌肉骨骼和神经影像。

针对每个成像场景的协议优化

正如阿特金斯博士所证明的,将深度学习重建应用于传统磁共振成像,在减少患者在扫描仪中的时间的同时,获得了更高的图像质量。Christopher Ahlers,医学博士,next指出,这些类型的临床结果不仅是可能的,正如Atkins博士所说明的,而且非常容易使用,并且这种人工智能解决方案可以无缝地融入临床实践,而无需放射科医生额外的工作。Ahlers博士是德国威斯巴登radiomed Practice for Radiology and Nuclear Medicine的放射科医生和管理合伙人,他介绍了使用深度学习重建来控制每个案例输出的案例。

“......我们可以大大提高对比度 - 噪声比,这真正提高了病变的阴谋。它允许我们将协议或应用程序推送到否则与传统重建和任何解剖结构不兼容的水平。”

“主要是,它是关于协议优化,”哈尔斯博士解释说。“当我们优化原始序列来增加空间分辨率或改善扫描时间时,我们可能会在图像上看到一些噪音。通过使用AIR™RECOR DL可以去除这种噪声,以重新获得我们丢失的信号,甚至改进的SNR。它易于打开Air™Recon DL,您只需从下拉菜单中选择首选SNR级别,甚至可以选择原始重建。我们的观察是,我们可以大大提高对比度,这真正改善了病变的阴谋。它允许我们将协议或应用程序推送到否则与传统重建和任何解剖结构不兼容的水平。“

Dr. Ahlers also noted several new opportunities for imaging that are enabled by deep- learning image reconstruction, such as cardiac myocardial perfusion imaging, where he’s been able to increase the spatial resolution in order to decrease diaphragm artifacts, as well as free-breathing imaging sequences, which require virtually no cooperation from the patient and achieve great image quality with low noise levels.

MR MR工作流程生产率的智能有效变化

The clinical images presented by the participating clinicians on the webinar illustrated the dynamic improvements in image quality achievable as a result of using deep-learning image reconstruction, but two other clinicians shared the equally impressive quantitative performance results they’ve achieved by incorporating deep-learning reconstruction into their MR workflows.

劳伦斯·坦埃布普,MD,副总裁兼医疗主任,MRI,CT和Radnet,Inc.的先进成像,在纽约市使用了一个在曼哈顿最繁忙的中心的深度学习重建。

“在整个董事会上,在各种考试范围内,我们在扫描时间减少30-50%之间的任何地方。”

“最初,您认为,这将有助于我更快,而且它确实可以提升您的整个成像链,因为有这种强大的降噪和更高的效率。在董事会上,在各种考试范围内,我们在扫描时间[在扫描时间中的减少30%和50%之间。我们最初有20分钟的预约插槽;现在他们落到15分钟的插槽。通过这种创新,我们可以让一个小时的患者一小时。这是每天十个患者。坦率地说,除了吞吐量的福利之外,还有改进的运营一致性。它允许我们保持计划。它让我们更大的能力容纳附加组件,并处理始终会出现保险认证和植入设备的典型中断。它当然可以按照计划保持我们,并让我们降低我们的加班需求,“坦埃布布姆博士解释道。

Ahlers博士同意,增加了超出了允许放射科医师更容易描绘病变和病变的图像的改善质量,这导致它们疲劳不那么疲劳,因为它们更容易阅读。

“我个人发现它少疲惫,”艾尔斯博士解释说。“通过这些美丽的图像更容易阅读。”

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MR扫描时间和对ROI的影响降低

MD兰德尔斯滕诺州兰德·斯滕诺州(Randall Stenoien)从放射科医师的私人做法提供了一种观点。作为休斯顿医学成像的所有者和首席执行官,Stenoien博士评论说,投资新技术,尤其是昂贵的技术,需要非常周到。这是一个商业决定。

“我发现在我的习惯中,”解释了Stenoien博士,“我的财政生存的秘诀就是我们能够做得更复杂的考试。那里有更多报销。缺点是这些考试基本上更加冗余,并需要更长时间的调度插槽。“

Stenoien博士决定于2019年10月投资于开放新的成像中心,并根据收入预测,为盈利能力增加了12个月的时间表。不幸的是,由于Covid-19大流行,他被迫在2020年3月关闭中心,他的盈利计划破坏了。当Stenoien博士听到MRI中的深度学习重建潜力时,通过AIR™RECON DL加速图像采集,他不需要更加令人信服,但他看到了图像质量。

“图像质量很棒,”他解释道。“我们看到扫描时间的急剧减少。我们的第一个患者之一是垂体扫描;30分40秒。1月在同一扫描仪上,扫描为14分42秒,减少52%。当我向我的神经皮层寄出那张图像时,我立即打电话来询问世界发生了什么。这是她见过的最漂亮的垂体扫描。“

Stenoien博士评论说,采用AIR™RECON DL的学习曲线如此之快,即他的团队能够立即采用他们的议定书,并将患者负荷提高50%,他谈到了他的投资的财务影响,特别是考虑到全球的财务影响大流行和将在患者之间掺入清洁方案所需的额外时间。

“这是如何影响我们的盈利能力?对我来说,这是故事中最引人注目的部分。我们在9月底前往9月底[2020]并在去过生活之前,我们每天平均每天10-12名患者进行。使用Air™Recon DL,我们能够平均每天添加四个时隙,并偿还数据,它不是线性的。2020年10月是我们进入黑色的第一个月。我们不仅破坏了,但我们能够赚取一些钱,看看投资回报。当我们从Covid出来并进一步增加卷时,我们将有一个非常巨大的机会盈利。这是一个很棒的经历,“Stenoien博士结束了。

从这四名临床医生听到更多,他们与AIR™RECOD DL的经验,以及通过AIR™RECOR DL实现的引人注目的图像,访问raybet电竞竞猜appGE Healthcare经验并访问创新剧院的网络研讨会

要了解有关Air™Recon DL的更多信息,请访问AIR™图像质量|raybet电竞竞猜appGE Healthcare.

*尚未标记为1.5t。所有地区都无法出售。

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