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人工智能提高脑磁共振成像的分辨率
2020年01月20日 由 TGS 发表
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脑磁共振检查通常可以提供比脑CT 更多的信息，是成像更清楚的一种检查，有些异常在CT 上看不出来，但在磁共振上则能显示清楚，例如，局灶性脑皮质发育不良。马拉加大学计算智能和图像分析组的研究人员设计了一种前所未有的方法，能够改善通过人工智能磁共振成像获得的大脑图像。这个新模型利用深度学习人工神经网络，在不扭曲患者大脑结构的情况下，成功地将图像质量从低分辨率提高到高分辨率。
“深度学习是基于非常大的神经网络，所以它的学习能力，可以达到大脑的复杂性和抽象性。”研究人员Karl Thurnhofer解释说，他是这项研究的主要作者，最后，他还补充表示，这种技术能让识别活动可以单独进行，不需要监督，完成人眼无法完成的鉴定工作。
这项研究发表在科学杂志《神经计算》上，代表着一项科学技术的突破——因为该算法在更短的时间内能够产生更准确的结果，对患者有明显的好处。到目前为止，获得高质量的大脑图像取决于病人在扫描仪中保持静止的时间，该方法能够让图像在计算机上延迟处理。专家们表示，这些结果将使医生能够以更高的准确性和清晰度来识别与大脑相关的疾病，如身体损伤、癌症或语言障碍等，因为图像细节更薄，从而避免在诊断不确定时进行额外的测试。
人工智能应用于医学的例子屡见不鲜，这是时代发展的一种必然趋势。尽管目前还有许多难点需要突破，许多难题需要克服，但明显已经初见曙光，进步的速度不快，但却肉眼可见，实实在在。
关于未来，电影里有足够多的畅想，现实中，科学家们正在不断努力，让幻想成真与现实融合，造福社会。
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