Leids team maakt snelste MRI-scan met hulp van artificial intelligence
Leidse onderzoekers hebben in samenwerking met Philips een wedstrijd gewonnen waarin internationale onderzoeksgroepen zich storten op het versnellen van MRI-scans middels artificial intelligence (AI). Ze ontwikkelden een algoritme waarmee met acht keer minder data dan normaal een bijna net zo goed MRI-beeld van een knie kan worden gereconstrueerd.
In de fastMRI challenge, uitgeschreven door het Facebook AI-onderzoekslab en New York University, werden artificial intelligence-specialisten uitgedaagd om hun kennis te gebruiken om MRI-scans sneller en efficiënter te maken. De 34 deelnemende teams kregen een ruwe dataset van een paar honderd MRI-scans van knieën. Ook kregen ze aantal incomplete datasets. Aan hen de taak een zelflerend algoritme te ontwikkelen, waarmee uit de incomplete datasets alsnog het complete MRI-beeld kan worden teruggerekend. Het opnemen van minder data tijdens de MRI-scan, betekent een korte scantijd.
Het team Philips & LUMC kwam als beste uit de bus voor het moeilijkste deel van de wedstrijd: een bijna intact plaatje terugrekenen uit slechts een achtste van de data. Met een flink aantal onderzoekers werkten ze maandenlang fulltime aan het zelflerende algoritme. AI-expert Marius Staring en MRI-specialist Thijs van Osch (beiden afdeling Radiologie) zijn de teamleiders vanuit LUMC en trots op de prestatie. Staring: ‘De sleutel tot het succes was de nauwe samenwerking tussen AI-experts, MRI-technici en clinici, van zowel het LUMC als Philips. De samenwerking met Philips was zeer intensief, waardoor we snel allerlei ideeën konden uittesten. Ik ben trots op de LUMC-onderzoekers Sahar Yousefi en Mohamed Elmahdy die samen met collega’s bij Philips een topprestatie hebben geleverd.’
Artificial intelligence is volgens de onderzoekers een grote belofte voor de imaging-wereld. ‘Momenteel duurt een MRI-scan al gauw een kwartier tot een half uur. Als we dat kunnen terugbrengen tot een paar minuten is dat winst voor zowel de patiënt als de behandelaar’, legt Van Osch uit. ‘We kijken ernaar uit de samenwerking met Philips voort te zetten, zowel om verder onderzoek te doen, maar ook om deze winst snel naar de patiënt te brengen.’
Tekst: Berit Sinterniklaas
Beeld: MRI reconstructies van de knie: van links naar rechts de originele reconstructie op basis van een complete MRI opname, een reconstructie met 8x minder data zonder AI, en hetzelfde maar dan met AI.