深度学习可能会成为解释心脏MRI检查的游戏规则

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根据《放射学杂志》上发表的一项新分析，深度学习技术已显示出永久改变心脏MRI的潜力。但是，作者写道，记住深度学习的当前局限性也很重要。
“心脏MRI的定量分析在医学图像分析中一直是备受青睐的话题，这不仅是因为其临床实用性，而且还因为其技术挑战，”荷兰莱顿大学医学中心的钱涛和同事写道。“分析方法需要解决心脏MRI数据的巨大变化：异常，形态，心脏大小和方向的差异，以及图像数据的对比度，亮度，伪影，FOV和信噪比的差异。在最近出现深度学习技术之前，还没有经典的图像分析方法显示出足够的希望来应对临床数据的复杂性和可。
心脏MRI用于多种目的，包括心脏结构和功能的评估以及心肌疤痕评估。作者解释说，这种方式“提供了广泛的信息，并且极大地增强了我们对心脏异常的理解。”
实际上，研究人员发现，深度学习可以帮助提供者通过结构量化，功能量化，应变和运动量化，组织量化等方式来解释心脏MRI检查。深度学习对心脏MRI检查产生影响的主要方法之一是加快患者护理速度。即使是经验丰富的放射科医生，也需要花费超过15分钟的时间来解释一项研究，但是深度学习可以将时间减少到只有几分钟。
这组作者写道：“由于消除了手工分析的烦恼，放射线医生可以专注于更多以患者为中心的问题，例如病史和诊断。” “通过自动进行心脏MRI读取，深度学习还可以使更多经验较少的放射线医师或更多患者且放射线不足的医师可以在更多的中心提供心脏MRI 。”
深度学习还显示出潜力，可以帮助研究人员管理需要分析数千种心脏MRI检查的临床试验。不断提高的深度学习精确度意味着可以减少研究参与者和实验室工作人员的数量，从而加快了整个过程的速度，并使这些复杂的临床试验更加经济实惠且易于管理。
当然，陶和同事指出，深度学习还与某些局限性有关。例如，即使算法背后的团队没有意识到任何问题，偏向算法也会破坏任何尝试的研究。另外，目前只有有限的数据集专门针对心脏MRI，而如果没有正确的数据集，AI研究人员将无法完成任何事情。
然而，总的来说，作者得出的结论是，深度学习“在多个心脏MRI序列上显示出了出色的性能，并为临床应用显示了广阔的前景。”
他们写道：“深度学习算法可以为放射科医生提供有用的信息，并将增强心脏MRI在临床实践和科学研究中的价值。” “与此同时，应该致力于研究工作，以进一步提高其通用性，可解释性和可控性。”
【深度学习可能会成为解释心脏MRI检查的游戏规则】

深度学习可能会成为解释心脏MRI检查的游戏规则

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