麻省理工學(xué)院VoxelMorph機(jī)器學(xué)習(xí)算法讓3D掃描速度提高1000倍
時(shí)間：2018-06-19 22:25 來源：中國3D打印網(wǎng) 作者：中國3D打印網(wǎng) 閱讀：次
來自劍橋麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員已經(jīng)創(chuàng)建了一種名為“VoxelMorph”的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，他們認(rèn)為這使得醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)過程加快了1000倍以上。
麻省理工學(xué)院的研究人員描述了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法可以使用新穎的學(xué)習(xí)技術(shù)，將腦部掃描和其他3D圖像更快 （來源：MIT媒體實(shí)驗(yàn)室）
醫(yī)生每天都會使用醫(yī)學(xué)圖像來查看兩次MRI掃描的差異。對于醫(yī)學(xué)專家來說，這是一個(gè)有價(jià)值的助手，可以隨時(shí)對兩次掃描中的解剖差異進(jìn)行比較和分析。然而，這個(gè)過程通常可能需要兩個(gè)小時(shí)或更長的時(shí)間，因?yàn)閭鹘y(tǒng)系統(tǒng)必須逐個(gè)像素地對齊掃描。現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)創(chuàng)建了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以使用新穎的學(xué)習(xí)技術(shù)，將腦部掃描和其他3D圖像更快。
該團(tuán)隊(duì)的研究是計(jì)劃在6月18日至22日在猶他州鹽湖城舉行的計(jì)算機(jī)視覺和模式識別（CVPR）會議以及醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)會議（MICCAI）9月16日提交的兩篇論文。“兩篇論文的合作者，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究生Guha Balakrishnan說：”在對齊一對腦部MRI或其他腦部MRI時(shí)，對齊腦部MRI的任務(wù)應(yīng)該不同。 你應(yīng)該能夠掌握如何進(jìn)行協(xié)調(diào)的信息。如果您能夠從之前的圖像中了解到某些內(nèi)容，則可以更快更準(zhǔn)確地完成新任務(wù)。“
核磁共振成像掃描基本上是數(shù)百個(gè)疊加在一起的2D圖像，形成一個(gè)巨大的單個(gè)3D圖像。因此，將第一個(gè)體中的所有體素或像素與第二個(gè)體中的體素或像素對齊是非常耗時(shí)的。目前的算法也不能從每次掃描中學(xué)習(xí)。每次注冊后，他們都會關(guān)閉與體素位置相關(guān)的所有數(shù)據(jù)。基本上，他們從頭開始給一對新的圖像。”Balakrishnan說。 “在注冊100次后，你應(yīng)該從對齊中學(xué)到一些東西。這就是我們所利用的。“
VoxelMorph由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提供動力，它一直用于圖像處理。為了訓(xùn)練VoxelMorph，該算法獲得了7000次公開可用的MRI腦部掃描以供學(xué)習(xí)。之后，團(tuán)隊(duì)為系統(tǒng)提供250個(gè)額外的掃描來測試它。在訓(xùn)練過程中，腦掃描成對輸入算法。使用CNN和被稱為空間變換器的修改后的計(jì)算層，該方法捕獲一次MRI掃描中的體素與另一次掃描中的體素的相似性。通過學(xué)習(xí)掃描，算法學(xué)習(xí)了有關(guān)用于計(jì)算可應(yīng)用于任何掃描對的優(yōu)化參數(shù)的體素組。
當(dāng)VoxelMorph進(jìn)行新的MRI腦掃描時(shí)，系統(tǒng)使用數(shù)學(xué)“函數(shù)”快速計(jì)算兩次掃描中每個(gè)體素的完美對齊。該系統(tǒng)只需要一次評估即可處理圖像。研究人員發(fā)現(xiàn)他們的算法可以在兩分鐘內(nèi)使用傳統(tǒng)的中央處理單元精確記錄所有250個(gè)新的腦部掃描，并在一秒鐘內(nèi)使用圖形處理單元。重要的是，VoxelMorph是一種“無監(jiān)督”算法，這意味著它不需要超出圖像數(shù)據(jù)的附加信息。它還保證了注冊“平滑性”，因?yàn)樗粫诤铣蓤D像中產(chǎn)生褶皺，空洞或一般變形。在17個(gè)大腦區(qū)域中，精確的VoxelMorph算法在一小部分時(shí)間內(nèi)被證明與常用的最先進(jìn)的配準(zhǔn)算法一樣精確。
中國3D打印網(wǎng)譯自：3ders.org
麻省理工學(xué)院的研究人員描述了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法可以使用新穎的學(xué)習(xí)技術(shù)，將腦部掃描和其他3D圖像更快 （來源：MIT媒體實(shí)驗(yàn)室）
醫(yī)生每天都會使用醫(yī)學(xué)圖像來查看兩次MRI掃描的差異。對于醫(yī)學(xué)專家來說，這是一個(gè)有價(jià)值的助手，可以隨時(shí)對兩次掃描中的解剖差異進(jìn)行比較和分析。然而，這個(gè)過程通常可能需要兩個(gè)小時(shí)或更長的時(shí)間，因?yàn)閭鹘y(tǒng)系統(tǒng)必須逐個(gè)像素地對齊掃描。現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)創(chuàng)建了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以使用新穎的學(xué)習(xí)技術(shù)，將腦部掃描和其他3D圖像更快。
該團(tuán)隊(duì)的研究是計(jì)劃在6月18日至22日在猶他州鹽湖城舉行的計(jì)算機(jī)視覺和模式識別（CVPR）會議以及醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)會議（MICCAI）9月16日提交的兩篇論文。“兩篇論文的合作者，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究生Guha Balakrishnan說：”在對齊一對腦部MRI或其他腦部MRI時(shí)，對齊腦部MRI的任務(wù)應(yīng)該不同。 你應(yīng)該能夠掌握如何進(jìn)行協(xié)調(diào)的信息。如果您能夠從之前的圖像中了解到某些內(nèi)容，則可以更快更準(zhǔn)確地完成新任務(wù)。“
核磁共振成像掃描基本上是數(shù)百個(gè)疊加在一起的2D圖像，形成一個(gè)巨大的單個(gè)3D圖像。因此，將第一個(gè)體中的所有體素或像素與第二個(gè)體中的體素或像素對齊是非常耗時(shí)的。目前的算法也不能從每次掃描中學(xué)習(xí)。每次注冊后，他們都會關(guān)閉與體素位置相關(guān)的所有數(shù)據(jù)。基本上，他們從頭開始給一對新的圖像。”Balakrishnan說。 “在注冊100次后，你應(yīng)該從對齊中學(xué)到一些東西。這就是我們所利用的。“
VoxelMorph由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提供動力，它一直用于圖像處理。為了訓(xùn)練VoxelMorph，該算法獲得了7000次公開可用的MRI腦部掃描以供學(xué)習(xí)。之后，團(tuán)隊(duì)為系統(tǒng)提供250個(gè)額外的掃描來測試它。在訓(xùn)練過程中，腦掃描成對輸入算法。使用CNN和被稱為空間變換器的修改后的計(jì)算層，該方法捕獲一次MRI掃描中的體素與另一次掃描中的體素的相似性。通過學(xué)習(xí)掃描，算法學(xué)習(xí)了有關(guān)用于計(jì)算可應(yīng)用于任何掃描對的優(yōu)化參數(shù)的體素組。
當(dāng)VoxelMorph進(jìn)行新的MRI腦掃描時(shí)，系統(tǒng)使用數(shù)學(xué)“函數(shù)”快速計(jì)算兩次掃描中每個(gè)體素的完美對齊。該系統(tǒng)只需要一次評估即可處理圖像。研究人員發(fā)現(xiàn)他們的算法可以在兩分鐘內(nèi)使用傳統(tǒng)的中央處理單元精確記錄所有250個(gè)新的腦部掃描，并在一秒鐘內(nèi)使用圖形處理單元。重要的是，VoxelMorph是一種“無監(jiān)督”算法，這意味著它不需要超出圖像數(shù)據(jù)的附加信息。它還保證了注冊“平滑性”，因?yàn)樗粫诤铣蓤D像中產(chǎn)生褶皺，空洞或一般變形。在17個(gè)大腦區(qū)域中，精確的VoxelMorph算法在一小部分時(shí)間內(nèi)被證明與常用的最先進(jìn)的配準(zhǔn)算法一樣精確。
中國3D打印網(wǎng)譯自：3ders.org
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