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28评测，28纳米显卡 有哪些( 四 )

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8，通过12个案例带你了解AI医疗领域最新进展编者按：本文来自微信公众号“青亭网”（ID:qingtinwang），作者：Esther，36氪经授权转载 。
随着最近AI技术应用的不断深入，今年我们看到了很多医疗＋AI的案例，而且应用类型丰富度和种类也比去年更多 。青亭网总结了最近1个月以来，AI技术应用在医疗领域的案例，有些还在研究阶段，而有些已展开临床测试，让我们来看看有哪些 。
1.“脑补”MRI成像的AI
美国纽约大学一组研究核磁共振加速方法的科研团队与Facebook达成合作，力图训练AI成像工具来缩短9成核磁共振扫描时间 。这组科研人员研发的AI应用与在医疗成像领域常用的AI不同，不是利用图像识别技术分析X光或者核磁共振扫描结果来帮助医生快速和准确分析病情，而是从扫描过程入手，直接加快核磁共振成像的速度 。
核磁共振成像耗时长的原因是因为机器本身需要拍摄大量平面图像或者切片，才能将其叠加起来组成3D图像 。有些时候需要核磁共振成像的切片不多，但要是在需要非常精准且完整扫描的情况下（例如病人的脑瘤的情况），就需要拍摄大量切片了 。据悉，纽约大学这组科研人员从2015年就启动了这个名为FastMRI的核磁共振加速项目，目的是探索如何在只扫描一部分数据的情况下，得到和传统成像质量相似的结果 。
用一个直观的例子解释就是，假设扫描一张照片时，不扫描组成图的每条线，而是每隔一条线一扫描（即“降采样”），而没有被扫描到的像素可以由人工智能来填补，这样一来可节省一半时间，而且目前的机器学习系统已经可以胜任这样的任务了 。原理就好像人脑一样，如果人眼因为盲点而看不到完整的某样物体，大脑便会通过视觉系统自动脑补看不到的地方 。
使用人工智能来填补没扫描到的地方，可以大大缩减病人在核磁共振机里煎熬的时间，同时也能提高机器的效率，进而降低扫描成本、简化操作流程 。
Facebook FAIR实验室的Larry Zitnick解释，他们的AI成像技术追求的不是合理推测的成像，而是要捕捉到传统核磁共振成像中也能到的瑕疵 。也就是说科研人员训练的计算机视觉技术不止需要识别成像的整体规律和结构，还要能保留甚至推敲出成像中的异常点，因为无法重现应有的异常点就会大大降低数据的准确性 。幸运的是核磁共振扫描仪的成像方式可以灵活更改，不仅可以将扫描次数降低，还可以设置人体每个部位扫描的次数多少，而CT和PET扫描仪就没有这么灵活 。

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