云磁共振成像系統使用AI提升磁共振診斷效能

記者從廈門大學電子科學與技術學院獲悉，該院電子科學系屈小波教授團隊運用云計算和人工智能，開發出智能云腦成像系統。該系統具備磁共振裝備的原始數據處理、圖像重建、自動統計分析、人工智能零代碼編程等功能，已成功應用于臨床科研。近日，該團隊分析了云磁共振成像系統的技術路線及應用前景，相關研究成果發表于磁共振權威期刊《磁共振快報》。

屈小波介紹，磁共振是醫學診斷的重要手段之一。然而，臨床主要關心影像質量，忽視了非常寶貴的裝備原始數據。受采集條件及信號特點制約，大量數據未能充分利用。此外，醫院之間技術水平和資源差異導致數據處理不一致，可能影響診斷準確性。

為解決這一問題，屈小波團隊結合邊緣計算、區塊鏈等前沿技術，提出開發云磁共振成像系統，使用先進的AI算法，為放射科醫師提供便捷、高效的成像分析工具。

“目前已投入應用的是云磁共振成像系統的第一代系統——智能云腦成像系統。”屈小波介紹，該系統支持對不同供應商的磁共振數據進行預處理、量化和分析，還提供自動分析尋找疾病的生物標記物、彩色三維可視化、算法驗證等實用功能。

據介紹，云磁共振成像系統計劃經歷四代發展路線，逐步完善基礎設施布局、系統性能，最終實現利用虛擬現實、增強現實等技術生成診斷結果和治療計劃，并達到滿足覆蓋所有醫療機構的遠程網絡傳輸條件。

長期以來，各醫療機構從成像掃描儀獲取的磁共振原始數據體量龐大，儲存在本地，占用大量網絡寬帶及儲存設備，且限制了醫療數據共享和跨機構研究。運用云磁共振成像系統，大量原始數據可以上傳到云計算服務器或本地邊緣節點，實現快速圖像重建、物理信息合成數據訓練等高級任務，并通過瀏覽器或移動設備分發給各地的云放射科醫生，用于診斷疾病并撰寫報告。

值得一提的是，云磁共振成像系統是一個集成先進算法和強大硬件的在線平臺，只需通過瀏覽器即可訪問，無需安裝任何程序，第一代系統演示版已在網上發布，并成功在多家醫院落地應用。

圖為智能云腦成像平臺CloudBrain。(a) 圖像在線重建與評分系統，(b) 波譜定量分析系統，(c) 圖像標注系統，(d) 可視化神經網絡設計和訓練系統。注：“腦”代表人工智能。（受訪者供圖）