上海2019年12月12日 /美通社/ -- 近日，由Facebook AI與紐約大學醫學院 (New York University Langone Health) 共同舉辦的首屆全球fastMRI圖像重建挑戰大賽揭曉“戰果”，聯影智能美國團隊從來自世界各地的34支團隊中脫穎而出，斬獲多線圈4倍加速挑戰組類冠軍。
fastMRI項目致力于探索如何利用人工智能技術加速磁共振掃描，將磁共振掃描速度提升10倍，從而改善患者體驗，普及磁共振檢查。在首屆全球fastMRI圖像重建挑戰大賽中，包括聯影智能美國團隊在內的3支隊伍分別在挑戰大賽三大組類斬獲冠軍，并將受邀出席在溫哥華舉辦的NeurIPS大會。
在磁共振重建領域，從高度降采樣的數據中快速準確地重建出臨床診斷的圖像，特別是重建精細細節非常具有挑戰性。丟失真病灶或者產生假陽性病灶是圖像重建的痛點。為了解決這些問題，聯影智能美國團隊開發出了一種新型的、通用型、基于深度學習的方法 -- 金字塔卷積RNN（PC-RNN）的網絡模型，從多個尺度遞歸重建圖像，深度挖掘數據中存在的各個尺度和細節特征。該模型適用于多線圈及單線圈的情況。此方法在磁共振重建任務中取得了顯著效果，并且可以恢復出更為精細的細節。此外，類似技術也能用于磁共振心臟電影成像的重建。
在斬獲該挑戰賽冠軍的同期，聯影智能攜20余款AI應用登陸RSNA，其中就包括兩項磁共振心臟成像領域的重大突破。
北美放射學會(RSNA)年會是全球放射學界規模最大、最能代表行業未來發展方向的醫學盛會，每年都有來自全球的數萬名放射學領域的專家、學者、企業代表等專業人士參會，探討國際放射學領域最新的科研成果。
本次RSNA, 聯影智能重磅展出了uAI Vision“智能之眼” -- 可實時完成360度人體全動態捕捉、自動生成3D人像，還可讓各類醫學影像設備實現“一鍵智能”掃描。當患者進入掃描室，uAI Vision即可通過智能識別獲取并驗證其年齡、身高、體重等信息，精準推送掃描所需參數；自動識別病人擺位，并根據拍攝部位不同，實時“遙控”掃描設備自動移至相應部位；在拍攝過程中還能監測患者運動狀態，防止掃描碰撞，同時計算患者呼吸、心跳，提醒醫生患者的狀態變化；此外，uAI Vision還可賦能MI、MR、CT、RT、DR等多模態醫學影像設備，實現全模態通用；憑借其嵌入式的AI運算單元，無須占用掃描設備主機運算資源，可輕松與設備實現數據傳輸，即插即用。
此外，聯影智能還首度披露了磁共振心臟成像領域的重大突破 -- 12倍速高清重建及uAI全自動磁共振心臟功能應力分析技術。基于AI的心臟電影圖像12倍速高清重建技術, 從根本上解決了目前心臟磁共振掃描時間過長、重建圖像慢、適用人群有限、病人痛苦的問題，使得實時心臟電影技術在更加廣泛的臨床應用成為可能。uAI全自動磁共振心臟功能應力分析技術，可實現AI全自動跟蹤心肌特征點，解析心臟的運動模型，精準完成心肌應力變化分析，并于屏幕中清晰顯示量化數據，為醫生提供精確的臨床數據參考，簡化心臟磁共振數據分析的流程，保障精準心功能分析與臨床決策。
此前，美國華盛頓大學醫學院 (Washington University in St. Louis School of Medicine) 與聯影簽署全面戰略協議。聯影智能將依托聯影磁共振平臺，結合華盛頓大學醫學院在心臟研究方面深厚的科研能力及豐富的臨床經驗，在心臟磁共振掃描方面展開深度合作，開展臨床及前沿應用的更多探索。
RSNA期間，聯影智能還提出了原創“AI進化論”，重磅發布首款可賦能多病種、全模態設備、臨床科研定制化并助力成果轉化的uAI OneSolution一站式解決方案：一次掃描，AI輔助多病種診斷與篩查；一套診療工作流，AI全程優化；同一AI技術，多模態賦能設備；一大平臺，助力科研與合作。
