Aprendizado de máquina pode permitir exames de ressonância magnética cerebral de um minuto

Com alguns aprimoramentos, incluindo aprendizado de máquina, uma técnica quantitativa chamada impressão digital por RM poderia tornar realidade uma ressonância magnética cerebral clínica de um minuto, de acordo com uma palestra apresentada ontem na reunião da Sociedade Internacional de Ressonância Magnética em Medicina (ISMRM) em Londres. Pesquisadores da Universidade de Stanford desenvolveram uma estrutura de aquisição e reconstrução de impressões digitais de RM para imagens quantitativas e multicontraste que requerem um tempo de varredura de aproximadamente um minuto e um tempo de reconstrução de apenas cinco minutos.

Com a ajuda de um algoritmo de aprendizado de máquina para síntese de imagens, o método pode fornecer cinco imagens de alta qualidade com contrastes clínicos comuns em resolução isotrópica de 1 mm, bem como mapas quantitativos T1, T2 e densidade de prótons, de acordo com a apresentadora Sophie Schauman e colegas. O ISMRM está realizando a reunião desta semana em conjunto com a Sociedade Europeia de Ressonância Magnética em Medicina e Biologia e a Sociedade Internacional de Radiologistas e Tecnólogos de RM.

Espaço para melhorias

Certamente há espaço para acelerar a ressonância magnética. A ressonância magnética tradicional opera em dados do espaço k, permitindo a reconstrução rápida usando métodos de imagem paralelos padrão, de acordo com Schauman. No entanto, "os tempos de varredura são longos e fatias grossas são frequentemente adquiridas para superar isso", disse ela. "A maioria dos exames clínicos de ressonância magnética são ponderados em T1 ou T2. Assim, o contraste da imagem é qualitativo e não quantitativo."

Métodos de aquisição modernos e altamente subamostrados podem reduzir drasticamente os tempos de varredura, bem como codificar as propriedades do tecido de maneira quantitativa. No entanto, esses tempos de aquisição mais rápidos geralmente têm o custo de um tempo de reconstrução mais longo, tornando essas técnicas impraticáveis ​​em ambientes clínicos, de acordo com Schauman. "Para traduzir a ressonância magnética moderna em ferramentas clinicamente úteis, precisamos de aquisição rápida, precisamos de reconstrução mais rápida e precisamos de flexibilidade na aquisição de contrastes que são úteis para os médicos, bem como imagens quantitativas que podem ser usadas, por exemplo , em estudos longitudinais", disse ela.

Impressão digital de RM

Os pesquisadores recorreram à impressão digital por RM para atingir esse objetivo. A impressão digital de ressonância magnética é uma técnica quantitativa que permite a medição simultânea de várias propriedades do tecido em uma única aquisição de dados. Em seu projeto, os pesquisadores de Stanford usaram uma pequena sequência de impressão digital MR de projeção espiral multiaxial em ângulo dourado. Este método produz uma resolução isotrópica de 1 mm para todo o cérebro, o que atualmente não é viável para uso devido à necessidade de mais de quatro horas de tempo de reconstrução.

Em um esforço para tornar a impressão digital por RM um método ainda mais promissor para ambientes clínicos, os pesquisadores procuraram incorporar um método de reconstrução rápida, disse Schauman. Eles usaram uma técnica de reconstrução subespacial que leva aproximadamente sete minutos para ser executada e envolve três componentes subespaciais - em vez dos cinco usuais que são usados ​​- e três bobinas. 

Os pesquisadores então usaram a síntese baseada em aprendizado de máquina para melhorar ainda mais a qualidade e a velocidade da digitalização. Para treinar o algoritmo, eles usaram dados de 14 voluntários saudáveis. Dos 14 sujeitos, 10 foram usados ​​para treinamento, dois foram usados ​​para validação e dois foram usados ​​para testar o modelo - uma rede adversarial generativa proposta anteriormente. "Para melhorar a robustez do pipeline na clínica, uma pré-digitalização de grande campo de visão de 30 segundos foi incluída", disse Schauman. "Em trabalhos futuros, pretendemos usar a pré-varredura para estimativa de B0 e B1, mas, por enquanto, vamos usá-la para otimizar nossa compressão de bobina para suprimir o sinal fora do campo de visão usando um método chamado bobinas virtuais otimizadas por região (ROVir) ] e também aplicar automaticamente mudanças nos dados [para] garantir que o cérebro esteja centrado no campo de visão."

Comparado às imagens reconstruídas usando a técnica tradicional que leva quatro horas, o método de reconstrução rápida tem mais artefatos de subamostragem, mais desfoque e mais ruído, disse Schauman. "No entanto, se essa informação puder ser recuperada na rede de síntese, tudo isso não importa", disse ela. Nos dois sujeitos de teste, as imagens sintetizadas de recuperação de inversão atenuada por fluido T2 (FLAIR) e recuperação de inversão dupla (DIR) preparadas com magnetização ponderada em T1 (MP-RAGE), e recuperação de inversão dupla (DIR) foram altamente semelhantes índices de similaridade estrutural slicewise comparados com imagens sintetizadas produzidas a partir da técnica de reconstrução de referência.

"As direções futuras do projeto incluem a coleta contínua de dados clínicos, com o objetivo de incluir pacientes no conjunto de dados de treinamento usando métodos semissupervisionados e maior robustez do pipeline em relação ao posicionamento do paciente no campo de visão", disse Schauman. "Também pretendemos otimizar ainda mais a relação tempo/qualidade adquirindo mapas B0 e B1 mais rápidos para calibração de imagens quantitativas".

Imagem: Linha do tempo analisando o protocolo de aquisição e reconstrução da impressão digital de RM, que leva aproximadamente seis minutos (dos quais o paciente deve ficar parado por um minuto), comparado ao tempo necessário para adquirir contrastes convencionais (aproximadamente 28 minutos). A imagem acima compreende cinco contrastes sintetizados no sujeito de teste usando o método proposto (linha 1), uma reconstrução muito mais lenta (linha 2), uma síntese baseada em modelo simples (linha 3) e as varreduras de referência (linha 4). Imagens e legendas cortesia de Sophie Schauman e ISMRM.

Fonte: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=rca&sub=ismr_2022&pag=dis&ItemID=135779