AI将低质量MRI扫描转化为有用的心脏图像AI turns low-quality MRI scans into helpful heart images

环球医讯 / AI与医疗健康来源:cardiovascularbusiness.com美国 - 英文2025-07-06 01:19:22 - 阅读时长2分钟 - 677字
美国密苏里大学医学院的研究团队开发了一种名为TagGen的先进人工智能模型,该模型能够修复低质量的心脏MRI扫描图像,为心脏病学家提供重要的诊断细节,并显著缩短扫描时间,改善患者体验和诊断效果。
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AI将低质量MRI扫描转化为有用的心脏图像

一种新的先进人工智能(AI)模型能够修复低质量的心脏磁共振成像(MRI)扫描,使其仍然能为心脏病学家及其他临床医生提供重要价值。

一支由生物医学工程师、放射科医生和心脏病学家组成的团队开发了这款名为TagGen的AI模型,并在《医学磁共振》杂志上分享了其早期研究成果。[1]

“如果你有一张模糊的图像,恢复其精细细节或质量的方法非常有限,”该研究的主要作者、密苏里大学医学院的MRI研究员Changyu Sun博士在一份声明中表示,“清晰度揭示了对临床诊断非常重要的信息,例如是否存在异常运动或功能障碍。”

TagGen使用了2022年8月至2024年6月期间在一家医院拍摄的2000多张图像进行训练、验证和测试。Sun等人发现,它能够修复低分辨率的心脏图像并提供更好的可视化效果,从而为心脏病学家提供进行重要诊断所需的细节。TagGen成功的关键在于其生成更清晰标记线的能力,这些标记线有助于捕捉肌肉运动。

研究团队指出,这种AI模型的主要优势之一是其加速MRI扫描的潜力。这不仅提高了患者的满意度,还帮助放射科诊所每天扫描更多患者。

“在心脏MRI扫描过程中,患者需要屏住呼吸以减少因呼吸导致的胸部运动,这有助于生成更清晰的图像,”Sun表示,“有些扫描需要超过20次心跳的时间,这让患者难以屏住呼吸。通过使用TagGen保持标记线清晰,医生可以看到原本可能错过的信息,而患者只需屏住呼吸三次心跳的时间。这项技术将带来更准确的诊断和改善的患者预后。”

展望未来,该团队计划根据需要进一步优化TagGen,并将其技术应用于其他成像模式。


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