[科学技术]只需几秒，深度学习AI即可扫描心脏血流

科技日报记者张

在13日发表在英国《自然机器智能》(Nature Machine Intelligence)杂志上的一项医学和人工智能(ai)研究中，瑞士科学家介绍了一种可以在几秒钟内扫描心血管血流的AI系统。这种深度学习模型有望让临床医生在患者接受MRI扫描的同时实时观察血流变化，从而优化诊断工作流程。

四维磁共振扫描可以重建心血管血流随时间的特征，对心血管疾病的诊断具有重要意义。然而，这些扫描通常需要20分钟的处理时间，这意味着在扫描过程中不能进一步评估成像。加速这种扫描可以在扫描患者的同时完成实时评估，不仅可以节省临床医生的时间，还可以减少患者的不适。

这一次，苏黎世瑞士联邦理工学院的研究员瓦莱里·维什内·维斯奇(Valery Vishne Veschi)和他的同事开发了一个深度学习人工智能模型，可以在几秒钟内重建通过心脏的四维血流。研究小组用11个扫描病例训练了一个神经网络，发现这个网络能够准确地重建正常患者和血流异常患者的主动脉血流，其准确性与传统方法一致。

目前，这种人工智能系统可以在20秒左右重建一次扫描，比目前最前沿的传统方法快30倍，比以前的深度学习方法快4.2倍。

深度学习网络又称人工神经网络，是机器学习中基于数据表示学习的一种方法。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理和记忆信息来处理信息。如今，深度学习网络越来越多地用于生物数据分析的自动化。深度学习模型的挑战之一是它们的“黑箱”性质，这意味着当模型执行某项任务时，不可能容易地识别过程。科学家认为，除了使用深度学习来帮助人类推进医疗保健之外，我们还可以研究深度学习模型识别和处理分析数据的能力，并帮助研究人员更好地理解这些数据背后的生物学。

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神经网络太紧张了，会下棋，会答题，会认脸，现在还能加速看电影。做核磁共振通常是不舒服的，病人经常在封闭的空房间里呆上几十分钟，一动不动，直到清晰的图像一点一点地出现在电脑屏幕上。医生也希望加快速度，这样就可以像b超一样实时测绘MRI。如今，依靠人工智能，计算机将无数的数据和经验转化为人类无法比拟的洞察力，并立即奉献出自己的心血。