發(fā)布時間：2023-01-06 09:09

　　訓(xùn)練樣本是所有領(lǐng)域人工智能（AI）研發(fā)的關(guān)鍵因素.目前,基于人工智能+磁共振成像（AI+MRI）的影像診斷存在著訓(xùn)練樣本的有效標(biāo)注數(shù)量和類型無法滿足研發(fā)需求的瓶頸問題.本文利用臨床MRI設(shè)備對志愿者或陽性病例進(jìn)行正常或重點(diǎn)病灶區(qū)的定量掃描,獲取高分辨率各向同性的縱向弛豫時間（T₁）、橫向弛豫時間（T₂）、質(zhì)子密度（Pd）和表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）等物理信息的多維數(shù)據(jù)矩陣,作為原始數(shù)據(jù).開發(fā)虛擬MRI技術(shù)平臺,對原始數(shù)據(jù)（相當(dāng)于數(shù)字人體樣本）進(jìn)行虛擬掃描,實(shí)現(xiàn)不同序列不同參數(shù)下的多種類磁共振圖像輸出.選擇感興趣組織具有最好邊界區(qū)分度的圖像種類,經(jīng)有經(jīng)驗的影像醫(yī)生對其進(jìn)行手動勾畫并軌跡跟蹤形成三維MASK標(biāo)注矩陣,作為其他種類圖像的圖像勾畫標(biāo)注模板,從而實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的MRI樣本增廣和批量標(biāo)注.該平臺以臨床少量陽性病例作為輸入,進(jìn)行樣本增廣和標(biāo)注,極大地減少AI對實(shí)際掃描樣本的要求,降低了影像醫(yī)生的精力和時間投入,極大地節(jié)省了成本,并輸出了數(shù)量足夠的磁共振圖像,為基于AI+MRI的影像診斷研發(fā)提供低成本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)解決方案. 

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本文編號：3728064