管理多样性的MRI扫描可以导致更好的中风诊断

中风后的前几个小时至关重要。为了能够有效治疗患者，医生必须迅速将受损的血管定位并确定发生了什么样的中风。在大多数情况下，血管破裂会释放出血液进入大脑，或者血块会阻塞大脑中的血管。经历第二类中风的患者是处方药物以溶解血块的药物。但是，如果将这种药物给予第一类患者，则它将使血液流畅，并且只会使出血性恶化。

然而，医生必须迅速采取行动，因为治疗中风的速度越快，严重后果的可能性就越低。“中风患者获得了MRI [磁共振成像]到达医院后立即扫描。” Antoine Madrona说，他正在完成生命科学硕士学位。中风并确定哪种类型，以开处方正确的治疗方法。”

将AI应用于医学成像

深入学习的算法通过大量数据集进行分类以产生预测，可以帮助医生做出正确的诊断。他们可以向放射科医生展示应该集中注意力的地方，提供有关血管损伤的位置，大小和数量的定量信息，并加快选择治疗的过程。作为他的主项目的一部分，Madrona帮助基于从扩散加权磁共振成像（DW-MRI）的数据（一种MRI）来开发算法，这种MRI的形式使用水分子的扩散来在图像中产生对比度。

从瑞士各家医院获得的Madrona获得的DW-MRI数据集非常异质。他说：“我很惊讶地看到来自不同医院的图像有很大差异。”“我没想到会看到如此少的标准化。”

换句话说，在两家不同医院接受MRI的同一名患者最终将获得两个截然不同的图像。这是由于机器模型中的变化和图像采集协议。马德罗纳说：“没有国家甚至国际标准。”“每个医院都使用自己的磁性脉冲序列，并设置自己的脉冲方向和强度。所有这些都影响了图像的对比和整体外观。”

数据安全

为了确保患者的数据保持机密，Madrona使用联合学习方法作为其算法。这种方法需要培训几个算法数据集但是没有交换它们之间的任何数据。当前市场上的任何医学成像系统都没有采用联合方法。他说：“我对如何使用分散算法来保护患者数据特别感兴趣。”“这是一个重要的道德问题，我认为在医疗保健行业需要更广泛地解决。患者的机密性不应该是支付更有效诊断的代价。”现年25岁的Madrona打算在这个方向上从事职业。

他的主人的项目还没有结束，但是麦德罗纳已经将其视为积极的经历。该算法最终可以帮助放射科医生分析中风，无论医院，MRI机器或图像采集方案如何。他说：“真正激发我的项目的是它可以直接向临床应用带来的具体利益。”

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