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人工智能让低分辨率MRI扫描图片变得更加清晰

本文摘要:用核磁共振光学(MRI)扫瞄大脑不会产生许多2-D的“切片”,可以制备建构大脑的3-D展示。中风患者往往不会在医院展开脑部扫瞄,这样医生才需要找到和证实损毁的方位和区域。如果展开大脑的高分辨率扫瞄一般来说必须30分钟,但在中风的情况下,这个时间过于宽了。因而,一般来说医院接管中风患者时,不会展开较慢脑部扫瞄。 这种较慢扫瞄切片间的间隔为7mm,而高端科学研究中一般来说不会以间隔1mm展开切片扫瞄。

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用核磁共振光学(MRI)扫瞄大脑不会产生许多2-D的“切片”,可以制备建构大脑的3-D展示。中风患者往往不会在医院展开脑部扫瞄,这样医生才需要找到和证实损毁的方位和区域。如果展开大脑的高分辨率扫瞄一般来说必须30分钟,但在中风的情况下,这个时间过于宽了。因而,一般来说医院接管中风患者时,不会展开较慢脑部扫瞄。

这种较慢扫瞄切片间的间隔为7mm,而高端科学研究中一般来说不会以间隔1mm展开切片扫瞄。医生不会从这些扫瞄图像中对中风的影响展开分析,但是往往这种较慢临床扫瞄的分辨率过较低,使得很多用作辅助分析的计算机算法无法展开。

“这些图像是独一无二的,因为它们是当患者由于中风入院时,在临床实践中取得的,”MIT电气工程和计算机科学教授PolinaGolland说道,“这样的研究是你无法筹划的。”人工智能让原本分辨率极低的图片,显得明晰(图片来源:MIT)这些来自医院临床的中风扫瞄是大量数据财富,为了协助科学家们更佳的利用这些扫瞄图像,来自MIT的研究团队协同麻省总医院的医生和其他的机构,研发了一种提升这些扫瞄质量的方法,这样就可以将这些临床数据用作大规模的中风研究。通过这些扫瞄,研究人员可以研究遗传因素是如何影响中风存活率以及患者对有所不同的化疗方案是如何号召的。

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他们也可以通过这个途径去研究一些其他的疾病,例如阿兹海默病。空缺数据对于中风患者的临床扫瞄,光学由于扫瞄的时间容许不会较慢的展开,扫瞄的“切片”十分的稠密,意味著光学的切片具有5-7mm的间隔。


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