在神經(jīng)影像領(lǐng)域，向來(lái)是一人不抵二智。因此，全球放射科醫(yī)生正在探索使用 AI 工具來(lái)分擔(dān)繁重的工作負(fù)載，并提高腦部掃描分析的一致性、速度和準(zhǔn)確性。

悉尼神經(jīng)影像分析中心 (SNAC) 的運(yùn)營(yíng)總監(jiān) Tim Wang 說(shuō)：“我們經(jīng)常將手動(dòng)注釋作為神經(jīng)影像的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但實(shí)際可能不是這樣。在許多情況下，AI 可提供比手動(dòng)分類或分割一致性更高、偏差更小的評(píng)估?！?/span>

SNAC 是一家澳大利亞公司，與悉尼大學(xué)的心腦血管中心同地協(xié)作，從事神經(jīng)影像研究以及臨床研究試驗(yàn)的商業(yè)影像分析。該中心正在構(gòu)建 AI 工具，以便在其研究工作流程中自動(dòng)執(zhí)行繁重的分析任務(wù)，比如從頭部掃描中分離出大腦圖像，以及分割大腦病灶。

其他算法正在開發(fā)中，并正在進(jìn)行臨床使用驗(yàn)證。有種算法可以比較患者的大腦大小和病灶如何隨時(shí)間變化。另一種算法可以標(biāo)記重要的腦部掃描，以便放射科醫(yī)生可以更快地處理緊急情況。

SNAC 使用由 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 提供支持的 NVIDIA DGX-1 和 DGX 工作站，以及配備 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 顯卡的 PC 工作站。研究人員使用 NVIDIA Clara 醫(yī)學(xué)影像工具套件，以及 cuDNN 庫(kù)和 TensorRT 推理軟件開發(fā)自己的算法。

集思廣益開發(fā) AI 解決方案

在研發(fā)藥物時(shí)，制藥公司會(huì)通過(guò)進(jìn)行臨床試驗(yàn)來(lái)測(cè)試新藥治療效果，這一過(guò)程通常使用腦萎縮率和病灶變化等腦成像指標(biāo)作為關(guān)鍵指標(biāo)。

為確保測(cè)量結(jié)果的一致性和準(zhǔn)確性，制藥公司依賴于集中式讀取中心在盲法分析中評(píng)估受試者的腦部掃描狀況。

SNAC 可以在這方面發(fā)揮作用。它可分析在世界各地的臨床地點(diǎn)獲取的患者 MRI 和 CT 掃描。其在多中心研究方面的專業(yè)知識(shí)，讓我們能夠更精準(zhǔn)地開發(fā)出 AI 工具來(lái)解決放射科醫(yī)生和臨床醫(yī)生面臨的挑戰(zhàn)。

借助包含 15,000 多張三維 CT 和 MRI 影像的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，SNAC 正在使用 PyTorch 和 TensorFlow 框架構(gòu)建深度學(xué)習(xí)算法。

該中心的某個(gè) AI 模型可自動(dòng)執(zhí)行清理 MRI 影像的耗時(shí)任務(wù)，以便將大腦與頭部的其他部分（例如靜脈竇和大腦周圍充滿液體的區(qū)域）隔離開來(lái)。使用 NVIDIA DGX-1 系統(tǒng)進(jìn)行推理，可以讓 SNAC 將此過(guò)程至少加速 10 倍。

Wang 說(shuō)：“這中間的差異不容小覷。以前，我們的分析師采用半自動(dòng)方法，要用 20 到 30 分鐘，而現(xiàn)在，這項(xiàng)工作只需使用機(jī)器即可完成，所用時(shí)間減少到 2 到 3 分鐘，同時(shí)效果比人類更好、更一致?！?/span>

另一個(gè)工具可處理多發(fā)性硬化癥病例的大腦病灶分析。在研究和臨床試驗(yàn)中，影像分析師通常會(huì)分割大腦病灶，并通過(guò)手動(dòng)檢查掃描來(lái)確定其大小，這一過(guò)程要耗費(fèi)長(zhǎng)達(dá) 15 分鐘。

AI 可將確定病灶大小所需的時(shí)間縮短為 3 秒。這就使得這些指標(biāo)也可以用于臨床實(shí)踐，以往由于時(shí)間限制，放射科醫(yī)生通常只通過(guò)眼睛簡(jiǎn)單觀察來(lái)估計(jì)病灶大小。

Wang 說(shuō)：“通過(guò)提供定量個(gè)性化神經(jīng)影像測(cè)量，我們可以幫助簡(jiǎn)化臨床放射過(guò)程并增加其價(jià)值。

該中心與世界大型成像提供商之一 I-MED 以及悉尼大學(xué)心腦血管中心的計(jì)算神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)合作。該中心還與澳大利亞主要醫(yī)院的放射科醫(yī)生緊密合作，以驗(yàn)證其算法。

SNAC 計(jì)劃將其分析工具與臨床醫(yī)生已使用的系統(tǒng)相集成，以便在執(zhí)行掃描后將結(jié)果自動(dòng)發(fā)送到服務(wù)器進(jìn)行處理。然后，AI 評(píng)估掃描會(huì)傳送至放射科醫(yī)生的查看器，從而在不改變醫(yī)生工作流程的前提下為他們提供分析結(jié)果。

Wang 說(shuō)：“有人確實(shí)可以開發(fā)出超棒的工具，但讓放射科醫(yī)生在工作站上打開另一個(gè)應(yīng)用程序，或另一個(gè)瀏覽器來(lái)使用該工具卻很困難。他們不想這樣做，因?yàn)樗麄兺ǔＣ刻煲龃罅康呐R床掃描，時(shí)間緊迫?！?/span>

主圖顯示了多發(fā)性硬化癥病灶分割的并排對(duì)比。左圖顯示的是手動(dòng)病灶分割，右圖顯示的是全自動(dòng)病灶分割。圖片由悉尼神經(jīng)影像分析中心提供。