丽莎老师讲机器人之瑞士苏黎世联邦理工深度学习人工智能模型可扫描心脏血流

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英国《自然·机器智能》杂志13日发表的一项医学与人工智能（AI）研究中，瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时，实时观察血流变化，从而优化诊断工作流。
四维（4D）核磁共振扫描可以用来重建心血管血流随时间变化而产生的特征，对于心血管疾病的诊断具有重要意义。然而，这些扫描通常需要20分钟的处理时间，意味着扫描过程中，无法对做成像进一步评估。加速这类扫描，就能在患者接受扫描的同时完成实时评估，不仅能节省临床医师的时间，还能减少患者的不适。
此次，瑞士苏黎世联邦理工学院研究人员开发出了一种深度学习人工智能模型，可以在几秒之内对经过心脏的血流进行四维重建。研究团队用11个扫描案例训练了一个神经网络，发现这个网络可以准确重建正常患者和血流异常患者的主动脉血流，且准确度与传统方法一致。
目前，这个人工智能系统还能在20秒左右的时间里重建一次扫描，比目前尖端的传统方法快30倍，比之前的深度学习方法快4.2倍。
深度学习网络，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，也被称为人工神经网络，是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式来进行信息处理。现在，深度学习网络越来越多地用于生物数据分析自动化。

深度学习模型的一个挑战是它们的“黑箱”性质，也就是说无法轻易鉴定一个模型执行某项任务时的过程。科学家们认为，除利用深度学习帮助人类推进医疗事业，还可调查深度学习模型如何识别和处理所分析的数据的能力，帮助研究者更好地理解这些数据背后的生物学。

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