تخطط كلية الطب بجامعة نيويورك لتسريع عمليات التصوير بالرنين المغناطيسي 10 مرات على الأقل. سيساعدهم فريق من باحثي الذكاء الاصطناعي من Facebook (FAIR) في ذلك من خلال تقنيات التعلم الآلي.
يسمى المشروع
fastMRI . سيزوده الأطباء بمجموعة بيانات من 3 ملايين صورة للدماغ والركبتين والكبد ، تم جمعها من 10 آلاف مريض ، وفيسبوك - إنجازاتهم في التعلم الآلي لتدريب الخوارزمية. وفقًا للفكرة ، سيجمع جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي جزءًا فقط من المعلومات ، وستعمل الشبكة العصبية المدربة على سد الثغرات.
مقبول للاستخدام الحقيقي ، يخطط الباحثون لنشر النتائج في غضون عام بموجب ترخيص مجاني.
يؤثر جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي على الأنسجة بالإشعاع الكهرومغناطيسي ويحدد إطلاق الطاقة في شكل بيانات رقمية ، والتي من خلالها تشكل صورًا - "شرائح ثنائية الأبعاد". يمكن أن تستمر العملية من 15 دقيقة إلى ساعة. كلما زادت البيانات التي تحتاج إلى جمعها ، كلما زاد التعرض المطلوب.
يحتاج الشخص في هذا الوقت إلى الكذب وليس التحرك. بالنسبة لبعض المرضى - على سبيل المثال ، الأطفال الصغار ، الأشخاص الذين يعانون من رهاب الأماكن المغلقة أو يعانون من الألم أثناء الاستلقاء - قد يكون هذا مشكلة.
قام الباحثون في كلية الطب بمحاولاتهم الأولى لتسريع اكتساب الصورة في عام 2015. اقترح العلماء أنه يمكن تقليل الوقت في الجهاز من خلال جمع جزء فقط من البيانات ، ويمكن سد الثغرات المتبقية بمساعدة الذكاء الاصطناعي المدرب على خوارزميات الشبكة العصبية.
تكون أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي بشكل عام مرنة للغاية من حيث كمية البيانات اللازمة للحصول على النتيجة. ولكن بعد المحاولات الأولى ، خلص الباحثون إلى أنه لإعادة إنشاء صور عالية الجودة ، هناك حاجة إلى بيانات أقل مما توقعوا.
تكمن الصعوبة في أنه عند معالجة الصور والفيديو ، تقوم خوارزميات الشبكة العصبية بسد الفجوات بطريقة مماثلة ، ولا يعد رسم وحدات البكسل بناءً على البيانات التي تم الحصول عليها والافتراضات والانحرافات أمرًا بالغ الأهمية ، على الأقل في أمور الحياة والموت. ولكن في تحليل صور التصوير بالرنين المغناطيسي ، يمكن أن يؤثر كل مليمتر على التشخيص.
توجد على اليسار في هذه الصورة مجموعة كاملة من بيانات المصدر التي يجمعها التصوير بالرنين المغناطيسي. وعلى اليمين لقطة للركبة يتم الحصول على أي منها.
وهذه مجموعة بيانات جزئية وصورة ركبة تم الحصول عليها باستخدام خوارزميات الشبكة العصبية في هذه المرحلة.بالإضافة إلى الأسئلة بدقة إعادة الإعمار ، يثير المشروع بعض القضايا الأخلاقية.
انخرط مهندسو فيسبوك في حل مشكلات مماثلة مع رؤية الكمبيوتر - فقط في مناطق أخرى. يقولون أن المشاركة في هذا المشروع هي طريقة جيدة لهم لوضع التكنولوجيا موضع التنفيذ. لكن جمع البيانات الشخصية من قبل الشركات التي تربح من تحقيق الدخل لها مسألة حساسة بشكل خاص مؤخرًا. خاصة عندما يتعلق الأمر بالبيانات الطبية.
يقول الباحثون أنه في مجموعات البيانات لا توجد معلومات حول شخصيات المرضى والأسماء والمعلومات الطبية - فقط الصور نفسها وبيانات المصدر التي تم الحصول عليها من هذه الصور. يجادل ممثلو Facebook أيضًا بأن المشروع لا يستخدم البيانات التي تجمعها الشركة بنفسها.
كما
أخبر ممثل Facebook VentureBeat ، يجب توقع النتائج في غضون عام. بمجرد تحقيق التقدم اللازم ، سينشر الباحثون بشكل عام الوصول إلى جميع النماذج والمقاييس ومجموعات البيانات التي تم تدريب الذكاء الاصطناعي عليها بحيث يمكن استخدامها من قبل العيادات الأخرى.