GE医疗创新平台解析：深度学习在磁共振中的应用进展
12月月初，第110届北美放射学会年会（RSNA）在美国芝加哥开幕。
GE医疗在RSNA 2024上推出最新Sonic深度学习平台，具备双层深度学习模型，将 Sonic DL 的速度与 AIR Recon DL 的降噪技术相结合，在空间上去噪，在时间上加速，两者结合释放出巨大临床潜能。
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AI+深度学习技术
GE医疗的深度学习技术从AIR™ Recon DL 到 Sonic DL™，从提升图像质量到加快扫描速度，经过快速迭代，已覆盖全身所有部位的临床检查。而基于最新一代深度学习平台的临床解决方案是本次RSNA的热点。
本次RSNA会议上展出的脑心同扫磁共振解决方案，通过最新Sonic深度学习平台实现了全序列深度学习支持，将检查时间缩短到半个小时，同时大幅提升了一站式检查的成功率，仅需一次打药就能为脑心同治提供最全面的诊断信息。
例如，北京协和医院利用Sonic平台从2D到3D到动态电影成像全序列支持深度学习的优势，结合AIR™魔毯线圈实现了脑心一站式磁共振检查，通过一次打药在30分钟时间内完成对心脑血管一站式评估。
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SIGNA Hero：搭载创新技术
2024年8月，全新3.0T SIGNA™ Hero磁共振产品新品下线。同时，在天津基地的全面国产，更将加速国产高端医械更快惠益临床，助力心脑血管、神经、肿瘤等重疾的精准医疗。
SIGNA Hero磁共振新品首次搭载专为磁共振量身定制的深度学习Sonic平台，具备最新一代双层深度学习算法模型、全新AIR™生理信息采集、高通量超算力架构三大核心技术。
Sonic平台通过生理魔毯线圈提取生理运动信息，将信号采集速度与运动器官速度同频，实时跟踪生理运动，一次心跳内即可完成完整的数据采集，解决了运动伪影问题，精准抓取运动器官、显示病灶，最高可缩短83%的心脏扫查时间。
对于脑心同查，SIGNA Hero 磁共振可实现对颈动脉、主动脉弓起始段等头颈心脏多部位一站式精准成像，将传统磁共振扫描场景下超过1小时的检查时长缩短到半小时以内，同时，患者只需要1次注射影像增强药剂即可完成检查，大幅提升了心脏一站式检查的成功率。
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临床应用案例
诊断挑战：72岁老年患者，因下肢无力反复脑梗入院通过磁共振头颅平扫能够敏感发现左侧胼胝体压部陈旧脑梗死灶，也能检出左侧放射冠新发脑梗死灶。
对于脑梗发作的真正原因，临床难以做出准确判断。
通过进一步高分辨头颈斑块成像，能够发现双侧颈动脉管壁增厚，管腔轻度狭窄。进一步通过心脏磁共振检查发现左室下间隔基底段高信号，提示心肌损伤。因此这位患者虽然发病在脑，但是需要脑心同治。
诊断挑战：37岁男性患者，病史复杂，15个月前开始出现头痛并伴随着双眼左侧视野的缺失（偏盲）。9个月前出现说话困难症状。曾经接受过心脏房间隔缺损封堵手术。且该患者有长期吸烟和酗酒的习惯，在过去四年里存在间歇性胸痛症状。患者的症状累及多个系统，需要综合评估和治疗。
通过一站式脑心同扫方案，既能明确发现颅脑左侧额叶和右侧枕叶梗死灶，同时在心脏延迟强化后也能准确显示左室下壁基底段、前壁中间段存在心肌梗死。因此该患者同时存在脑梗和心肌梗死，需要脑心联合治疗。
深度学习对于磁共振的改变远未止步。在Sonic平台下，GE医疗已经将深度学习技术拓展到了3D序列，但是如何进一步加快3D序列的成像速度，使3D序列临床化是深度学习面临的下一个挑战。
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结语
自2020年首个获得FDA认证的深度学习技术AIR™ Recon DL进入临床以来，深度学习技术已经为3400万患者提供服务，并有数百篇SCI文章发表。
GE医疗中国副总裁影像业务总经理陈金雷表示，AI和深度学习技术正在强势革新医学影像的各个领域，超越影像扫描，延伸至计划与诊断领域，提升影像精准度和效率。AI+深度学习技术在磁共振领域的应用，将以指数级的增长潜力改善诊疗路径和效果。
GE医疗将推动AI+磁共振技术变革，为心脑血管、肿瘤、神经等重大疾病的精准医疗带来更高效、智慧的创新产品。
文章来源：
https://www.massdevice.com/ge-healthcare-unveils-deep-learning-mri/
