Bildteknik hjälper till att upptäcka hjärt-kärlsjukdomar mycket tidigare; dock, exakta undersökningar är fortfarande mycket tidskrävande. Forskare från ETH och Zürichs universitet har nu presenterat en metod som kraftigt kan påskynda dynamisk magnetisk resonansavbildning av blodflöde.

"Tack vare denna innovation, kvantitativ magnetisk resonanstomografi kan göra enorma framsteg, säger Sebastian Kozerke, Professor i biomedicinsk bildbehandling vid ETH och universitetet i Zürich. Han arbetade tillsammans med Valery Vishnevskiy och Jonas Walheim för att utveckla en metod som kraftigt accelererar så kallade 4-D flödes-MR.

"Just nu, inspelningen och efterföljande bearbetning av en 4-D-flödes-MR tar upp till 30 minuter. Våra resultat visar att detta kan vara möjligt inom fem minuter i framtiden. "Den underliggande forskningen presenterades i tidskriften Nature Machine Intelligence tidigare i veckan som artikel och omslag till aprilnumret.

Magnetisk resonanstomografi (MRT eller MRT) är en nyckelmodalitet vid klinisk diagnos. Den utgör inga hälsorisker och ger exakta bilder av kroppens inre. Denna metod kan användas för att visa mjuka kroppsdelar som vävnad och organ i 3D och med hög kontrast. Vidare, speciella inspelningstekniker ger information om dynamiken i det kardiovaskulära systemet.

Särskilt, MRI-mätningar med 4D-flöde möjliggör kvantifiering av dynamiska förändringar av blodflödet. Sådana dynamiska bilder är mycket användbara, särskilt när det gäller att upptäcka hjärt-kärlsjukdomar.

Dock, konventionell 4-D-flödes-MR har en betydande nackdel:metoden är mycket tidskrävande. Nu för tiden, datainspelningen kan slutföras i MR -skannern inom fyra minuter. Dock, det erforderliga komprimerade avkänningssättet kostar:den efterföljande bildrekonstruktionen är iterativ och tar därför mycket lång tid. Läkare måste vänta 25 minuter eller längre för att bilderna ska visas på sina datorer.

Således, resultaten av mätningen blir tillgängliga först långt efter att läkaren avslutat undersökningen. Detta är anledningen till att 4-D flödes-MR ännu inte är etablerat i daglig medicinsk praxis. Förändringar i blodflödet diagnostiseras för närvarande främst via ultraljud - en metod som är snabbare men mindre exakt i jämförelse med MR.

Eleganta och effektiva algoritmer

I den nyligen publicerade artikeln, forskarna från ETH och universitetet i Zürich illustrerar ett sätt på vilket bildrekonstruktion för 4-D-flödes-MR kan göras snabbare och därmed mer praktisk. "Lösningen består av eleganta och effektiva algoritmer baserade på neurala nätverk, " förklarar Kozerke.

Vishnevskiy, Kozerke och Walheim kallar sitt nya tillvägagångssätt för FlowVN. Det är baserat på maskininlärning, mer specifikt om det som kallas djupinlärning; programvaran lär sig genom data som presenteras under ett utbildningsskede. Det som gör FlowVN så speciellt är effektiviteten – metoden kombinerar träning med förkunskaper om mätningen.

Detta innebär att generaliseringar kan göras på basis av lite data istället för att kräva tusentals träningsexempel. "Som ett resultat, nätverket behöver väldigt lite utbildning för att leverera tillförlitliga resultat, "förklarar Vishnevskiy.

Forskarna kunde visa att denna metod fungerar enligt beskrivningen i deras nyligen publicerade artikel. De tränade programvaran med hjälp av 11 MR-undersökningar av friska försökspersoner. Dessa data var tillräckliga för att exakt återge patologiskt blodflöde i en patients aorta på en vanlig dator inom bara 21 sekunder. Metoden är alltså många gånger snabbare än konventionella metoder - och överst, ger bättre resultat.

Främja klinisk diagnos

"Vi hoppas att FlowVN kommer att driva användningen av 4-D flödes-MR i klinisk diagnostik, "säger Kozerke. Data rekonstruerades offline för denna studie. Nästa steg för Zürichs forskargrupp blir att installera programvaran på kliniska MRI -maskiner." Vi tänker oss då större kliniska patientstudier, " säger Kozerke. Forskarna drar nytta av det långsiktiga partnerskapet med röntgen- och kardiologiska avdelningar vid universitetssjukhuset i Zürich.

Om uppföljningstesterna bekräftar resultaten från Kozerkes team, metoden kan en dag slå in i den medicinska vardagen. "Dock, det kommer att ta ytterligare fyra eller fem år tills detta händer, " uppskattar Kozerke. För att påskynda den vetenskapliga forskningsprocessen, hans team gjorde de körbara koderna och dataexemplen tillgängliga som öppen källkod, gör det möjligt för andra forskare att testa och reproducera metoden.