六月，最重要的国际 MR 会议之一落下帷幕，展现了全球磁共振领域专家的思考，以及难以忽视的风向：AI 全方位降临，推进 MR 在各个方向上变得更加普及、高效。
随着这半年来 ChatGPT 掀起的 AI 狂潮，在磁共振领域的人工智能应用也不断涌现新进展，推动磁共振在效率、效果、流程优化等多方面加速进化。
本次大会上，AI 与医学影像结合的进展也获得了广泛关注。根据在大会发布的一项研究，一种相对较新的超快速 MRI 协议（wave-CAIPI）可以将痴呆的诊断扫描时间缩短 66%。
研究人员指出，这些发现必定能改善患者的诊断过程。他们写道： 我们利用 Wave-CAIPI 实现的超快速协议在保持临床实用性的同时，将痴呆的诊断扫描时间从约 18 分钟缩短到不到 6 分钟，潜力可观。 该研究由英国伦敦大学学院的 Haroon Chughtai 博士及其同事完成。
深透医疗（Subtle Medical）与华盛顿大学的研究者也汇报了其研究结果：他们成功通过深透医疗旗下的 SubtleMR 产品，进一步将 Wave-CAIPI 的加速潜力转化为实际临床应用。研究表明，AI 可以提升 Wave-CAIPI 序列的效率和质量，将其引入临床血管壁成像。
可以说，如今 AI 已经从理论发展到成为 MRI 专家的临床辅助工具。而除了显而易见的诊断端，本次的 ISMRM 大会上，我们也可以看到从上游、辅助等方向上，AI 正在全方位地帮助 MR 进化 。
比如上文提到的深透医疗，本次在 ISMRM 上带来了六项新技术进展。它将人工智能与医学影像数据结合，从上游、即图像生成过程切入。这家起源于硅谷、目前全球领先的 AI 医学影像企业开发了首个获 FDA、欧洲 CE、中国 NMPA 批准的 AI 医学影像产品 SubtleMR，加速 MRI 成像过程 4-10 倍，并保证诊断级别的精确度。
本次大会上，深透医疗展示的技术进展包括创新性的磁共振（MR）图像配准方法、基于人工智能的图像去噪和超分辨率技术，以及先进的图像合成方法。近 10 篇科研报告及多篇合作报告在大会上展出。
作为目前全球部署量最大的 AI 医学影像企业之一，深透医疗团队革命性地改变了医学成像的速度、为医疗系统提升能效，未来将持续投入研发资源及分享研究结果，帮助改善患者护理和优化磁共振成像（MRI）的效率。 深透医疗创始人及 CEO 宫恩浩博士表示。
另一个例子是飞利浦本次大会上宣布的新 AI 算法 VitaLenz，能够自动检测 MRI 扫描中的伪影。这是一个实时目标检测卷积神经网络（CNN），可以作为一种辅助 MR 操作员的方法。不难看出，AI 在临床 MRI 扫描中可以再加速、质控、增强、检测等多方面提升影像质量与效率。
MR 加速技术的进步已经在 MR 生产力方面产生了重大变革，而人工智能的整合更有望将 MR 工作流程和图像获取加速。 然而，操作员辅助技术仍旧缺失。因此，飞利浦的团队探索了填补这一空白的方法，也就是 VitaLenz， 飞利浦的 MR 临床顾问乔尔 · 贝蒂（Joel Batey）表示， 随着新的加速图像获取技术的开发和生产力需求的增加，同时也必须开发出能够辅助 MR 影像人员的技术。
除此之外，大会也聚焦了影像组学 / 放射组学（Radiomics ) 的进展，这一概念是指从医学图像中提取半定量和 / 或定量特征，以开发预测和 / 或预后模型，成为帮助诊断可以发现的工具。
近年来，放射组学热度攀升，过去十年已经有超过 7700 项研究发表。这一方法被应用于身体的不同部位，包括心脏、肺部和乳腺等区域。
一项于 2020 年发表的研究发现，基于 CT 的放射组学能够准确检测睾丸生殖细胞瘤的良性和恶性组织病理学。今年 2 月，一项发表在 Radiography 上的研究结果表明，一种分析动态增强对比（DCE）MRI 图像上放射组学特征的机器学习算法显示出在区分良性和恶性乳腺病变方面具有潜力。
不过在 MR 与 AI 结合大背景下，影像组学的一致性问题仍旧较为突出，在未来推进临床应用方面也仍旧面临一些挑战。
近年来，我们也见到了一些质量较差、缺乏临床意义的研究。放射组学无疑已经被广泛应用在临床中了，但在它成为真正的标准之前，需要标准化和更高质量的研究。 德国维尔茨堡大学医院的 Bettina Baessler 博士在国际磁共振医学学会（ISMRM）年会演讲时表示。
他指出了几项能够帮助避免操作员偏见、过度拟合等问题的方式，比如使用尽可能简单的模型；不使用过多的特征，以免结果偏离；尽可能使用自动化方法，避免操作员偏见；使用最具代表性的相关聚类等。
不管是从放射组学的发展、图像质量的提升、还是工作流程优化等方向来说，生成式 AI 的影响都难以忽视。
五月，根据发表在《放射学》（Radiology）期刊上的两项新研究，最新版本的 ChatGPT 通过了类似于放射学标准的考试，凸显了大型语言模型的潜力，但也揭示了限制问题，这些问题妨碍了其可靠性。
像 ChatGPT 这样的大型语言模型的使用正在迅速增加，并且将会继续增加， 该研究的主要作者、多伦多加拿大多伦多综合医院（Toronto General Hospital）的腹部放射科医生兼技术负责人 Rajesh Bhayana 博士说道。
这一研究在放射学领域中使用 ChatGPT 提供了一些指导，突显了大型语言模型的巨大潜力，以及当前存在的使其不可靠的限制及问题。Rajesh Bhayana 博士表示。
上文提到的深透医疗可以说是将生成式人工智能应用于医学图像的最早实践者之一。其核心业务为利用 AI 加速 MRI、PET 成像速度，并提升成像质量。这个过程就是利用生成式 AI 处理原始数据获取合成数据，再根据合成数据重构 MRI、PET 影像。
美国最大医学影像中心联盟 RadNet 首席技术官 Lawrence Tanenbaum 也在会场强调了 AI 在 MRI 临床影像中的重要作用。RadNet 此前收购了两家 AI 公司将其 AI 产品引入乳腺影像和前列腺检查中。 而在 MRI 领域，基于 AI 的影像重建和增强是当前最前沿的创新。苹果美国id付款方式怎么填写，他强调， 基于图像的影像加速产品，例如深透医疗的软件，可以应用到全集团所有设备上，是不可或缺的解决方案。
另一个值得关注的趋势是，磁共振作为医疗领域最重要的图像获取方式之一，也在迎来进一步的升级和整合，其目标既有提升效能、给病人带来更好地体验，也有减少对环境的污染等长远的目标。
比如未来的 一站式图像中心 ——通常，在手术前，这些患者需要进行多次图像检查，耗时耗力，流程复杂。
而根据在国际磁共振医学学会（ISMRM）年会上的研究报告，混合 PET/MRI 成像最终可能成为癌症患者图像检查的 一站式 解决方案。
会议上，来自纽约大学朗格内医学中心（Langone Medical Center）的 Hersh Chandarana 医生讨论了在他所在的医院中使用混合成像方法的情况。他表示，该方法在多种腹部盆腔恶性肿瘤（如淋巴瘤、结直肠恶性肿瘤、妇科恶性肿瘤和前列腺癌）方面显示出了潜力。
癌症影像学中同时使用 PET 和 MRI 扫描仪，PET/MRI 混合扫描仪大约在 12 年前出现，可以提供来自多参数的 MRI 肿瘤评估结果，以及来自 PET 的互补生理信息。因此，在处理过程中，通过软件将图像融合在一起，这种方法为临床医生提供了不仅仅通过单一方法可能实现的诊断价值。
比如一个宫颈癌病例注册苹果美国id number。最初，患者接受了 MRI 检查，结果显示癌症已经扩散到宫颈以外的部位。此后还进行了 CT 扫描，结果不确定。最终进行了 PET/MRI 检查，提供了进行手术分期所需的详细信息。这个例子说明了 一站式 方法的概念，Chandarana 指出，在这些情况下，单个 PET/MRI 检查（而且可能更快、辐射剂量更低）有可能取代这两个独立的成像检查。最终， 圣杯 是开发出算法，提供同时定量的 PET/MRI 数据，可以用于更好地表征肿瘤，不仅用于肿瘤手术分期，还可能帮助指导和监测个体化患者治疗。
我们可以利用 MRI 相对于 CT 提供的优越软组织对比度，为肿瘤分期提供支持，然后我们可以思考如何结合 MRI 和 PET 来从 PET 中获取更多信息，以更好地了解肿瘤。 他总结道。
而这样的一站式平台，也可能并非物理上的 PET/MRI 融合机器，是整合了多种影像模态的第三方软件平台。上文提到的深透医疗的多个医学影像模态技术也搭建起了一个完整的医学影像平台，除了 MR 设备外，深透产品还涵盖 PET、CT、SPECT、X 光等多种影像检查。比如其产品在中美多家头部医院和影像中心优化最高端 PET/MR 设备的质量和效率。作为能够拿到第一手影像数据的 AI 厂商，深透医疗还有更大的潜力整合工作流应用，比如上游的非图像信息应用，下游的定量化分析应用，最终实现端到端上下游整体优化。
目前，深透医疗的一系列产品已经在全球数百家医院和影像中心临床使用，实现商务落地和按例付费的新模式，是 AI 医学影像加速优化领域的头部企业。
最后注册苹果美国id number，有关 MR 的探索还在更广泛的应用场景、检查安全性及病人的检查体验、环境友好等领域不断深入。
大会上，西班牙学者 Teresa Guallart-Naval 的研究显示，未来低场低成本磁共振也将是 MR 发展的重点方向，未来可以将磁共振影像更高效引入中风、重症等临床工作流应用开启新的可能性。
该团队指出，低场强、便携式 MRI 适用于各种应用，除重症临床外，还可以在偏远地区或医疗资源匮乏的地方进行即时检查、在急诊医学和创伤评估、以及体育医学和现场伤情评估等场景使用，甚至在兽医学和动物成像领域等发挥作用。
据悉，便携 MRI 设备厂商如 Hyperfine、瑞加图等也已与深透医疗等软件 AI 公司合作推动影像加速增强进入到便携设备的临床场景中。
检查安全性方面，在接受 Auntminnie 采访时，Aspect Imaging 的教育及培训总监 John Posh 表示，随着现代 MR 使用的磁场能量提升、更多不同 MR 机器的出现、MR 机器步入不同的医疗场景，对安全的训练及关注也需要随之提升。
再比如，一项研究结果表示，通过在进行磁共振成像之前进行在线筛查以检测患者安全问题，能有效减少工作流程延迟。
据威斯康星大学麦迪逊分校的演讲者兼研究助理 Sheena Chu 表示，通过在线筛查，还可以减少患者在办理入院手续后的取消情况。所有接受磁共振成像的患者在检查前都要进行安全筛查，包括评估任何植入的医疗器械。如果这些信息不完整，检查可能会延迟或取消，这会影响科室的工作流程。
她表示： 通过在线筛查，我们看到患者在开始预约时进行安全筛查所需的时间减少了，这样我们就能按时安排预约。在患者抵达后，我们也发现取消情况有所减少，这对患者护理非常有益。
环境影响方面，国际磁共振医学学会（ISMRM）会议上初步研究的结果表明，医院废水中发现的 MRI 和 CT 造影剂残留物的数量能够减少。
这些研究结果来自国际 MRI 放射技师和技术人员学会（ISMRT），由意大利米兰大学的 Moreno Zanardo 博士进行了展示。一项名为 Greenwater 的新研究将在 12 个月的时间内监测从门诊患者收集的尿液中可回收的碘化物（ICAs）和钆基造影剂（GBCAs）的数量，这些尿液是在接受造影剂注射后的一小时内收集的。
无论是 GBCAs 还是 ICAs，它们在患者体内通过尿液排出，并且不被代谢；患者接受 CT 或 MRI 检查后，通过收集患者尿液并以有意的方式处理，可以回收造影剂废料。
另一方面，深透医疗旗下的 SubtleMR 对影像时长的优化，SubtleGAD 对造影剂的剂量优化，SubtlePET 对核素药剂辐射剂量的优化，这些技术都可以有效降低影像的临床使用门槛，提升影像的临床价值，优化影像资源走向更环保更可持续发展。在 ISMRM 期间针对提升影像工作流程的 Aunt Minnie 专题报道中，斯坦福大学的 Greg Zaharchuk 教授也介绍了 AI 已经在提升效率和减小剂量方面成为了临床重要的工具。
Zaharchuk 表示，他与深透医疗的科学家和工程师合作，利用 AI 软件来减少钆基造影剂在增强 MRI 检查中的使用，同时保持出色的图像质量。他表示，他们的深度学习方法学会了从零剂量和低剂量图像中近似全剂量扫描，从而可以减少钆剂剂量 90% 而不损害诊断质量。 AI 已经成为提高放射学效率的手段，特别是在运行扫描仪成本高昂的 MRI 领域。这项技术使医学成像更快速，同时实现低剂量检查。
目前，作为一项能够高度敏感地检测可疑病变的技术， MRI 的使用在很多地方仍然受到限制。根据世界卫生组织（WHO）2008 年的一份报告，大约有 90% 的全球人口因为高昂的费用和医疗不平等问题而无法获得 MRI 检查。
这一点也在本次大会的主席演讲中再次被强调，威斯康星大学麦迪逊分校的詹姆斯 · 派普（James Pipe）博士在国际磁共振医学学会（ISMRM）年会上发表的主席演讲中表示： 我们要始终关注，如何通过更简单、个性化的协议使 MRI 更有价值、更易获取？即使自动化技术如人工智能迅速崛起，放射科医生和技师在有效、安全的磁共振成像和提供个性化护理方面仍然扮演着关键角色。
你们在其中具有很大影响力， 派普对这些全球放射科医生和专家说道， 你们是其中的核心因素。
像人工智能这样的先进技术可能会导致更快的扫描时间和更大的患者量，Pipe 表示，他鼓励放射科医师和技术人员拥抱这些变化。
他总结道： 它（人工智能）将帮助你解决许多问题。学会如何使用它将使你更强大。
不难想象，随着技术的不断进步，这一重要的医疗技术将在全球范围内得到更广泛和更容易的应用，从而提升全球病人可获取的医疗资源，为人类更加健康、长寿的未来做出贡献。
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