從廈門大學電子科學與技術學院獲悉，該院電子科學系屈小波教授團隊運用云計算和人工智能，開發(fā)出智能云腦成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)具備磁共振裝備的原始數(shù)據(jù)處理、圖像重建、自動統(tǒng)計分析、人工智能零代碼編程等功能，已成功應用于臨床科研。近日，該團隊分析了云磁共振成像系統(tǒng)的技術路線及應用前景，相關研究成果發(fā)表于磁共振權威期刊《磁共振快報》。

屈小波介紹，磁共振是醫(yī)學診斷的重要手段之一。然而，臨床主要關心影像質量，忽視了非常寶貴的裝備原始數(shù)據(jù)。受采集條件及信號特點制約，大量數(shù)據(jù)未能充分利用。此外，醫(yī)院之間技術水平和資源差異導致數(shù)據(jù)處理不一致，可能影響診斷準確性。

為解決這一問題，屈小波團隊結合邊緣計算、區(qū)塊鏈等前沿技術，提出開發(fā)云磁共振成像系統(tǒng)，使用先進的AI算法，為放射科醫(yī)師提供便捷、高效的成像分析工具。

“目前已投入應用的是云磁共振成像系統(tǒng)的第一代系統(tǒng)——智能云腦成像系統(tǒng)。”屈小波介紹，該系統(tǒng)支持對不同供應商的磁共振數(shù)據(jù)進行預處理、量化和分析，還提供自動分析尋找疾病的生物標記物、彩色三維可視化、算法驗證等實用功能。

據(jù)介紹，云磁共振成像系統(tǒng)計劃經(jīng)歷四代發(fā)展路線，逐步完善基礎設施布局、系統(tǒng)性能，最終實現(xiàn)利用虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術生成診斷結果和治療計劃，并達到滿足覆蓋所有醫(yī)療機構的遠程網(wǎng)絡傳輸條件。

長期以來，各醫(yī)療機構從成像掃描儀獲取的磁共振原始數(shù)據(jù)體量龐大，儲存在本地，占用大量網(wǎng)絡寬帶及儲存設備，且限制了醫(yī)療數(shù)據(jù)共享和跨機構研究。運用云磁共振成像系統(tǒng)，大量原始數(shù)據(jù)可以上傳到云計算服務器或本地邊緣節(jié)點，實現(xiàn)快速圖像重建、物理信息合成數(shù)據(jù)訓練等高級任務，并通過瀏覽器或移動設備分發(fā)給各地的云放射科醫(yī)生，用于診斷疾病并撰寫報告。

值得一提的是，云磁共振成像系統(tǒng)是一個集成先進算法和強大硬件的在線平臺，只需通過瀏覽器即可訪問，無需安裝任何程序，第一代系統(tǒng)演示版已在網(wǎng)上發(fā)布，并成功在多家醫(yī)院落地應用。

圖為智能云腦成像平臺CloudBrain。(a) 圖像在線重建與評分系統(tǒng)，(b) 波譜定量分析系統(tǒng)，(c) 圖像標注系統(tǒng)，(d) 可視化神經(jīng)網(wǎng)絡設計和訓練系統(tǒng)。注：“腦”代表人工智能。（受訪者供圖）

來源：科技日報