De onderzoekers dongen met hun vinding, naar nu dus blijkt met succes, mee naar een van de hoofdprijzen van een internationale competitie met als doel het versnellen van het maken van een MRI-scan met behulp van AI. De competitie werd georganiseerd door samenwerkende Canadese en Braziliaanse universiteiten.
Het verkorten van de tijd die nodig is voor een kwalitatief goede MRI-scan levert volgens de onderzoekers veel winst op. MRI-onderzoek wordt binnen de gezondheidszorg steeds vaker ingezet. Het is niet alleen een dure onderzoekmethode, maar door de lengte ervan wordt het door patiënten ook vaak als erg belastend ervaren. “Je kunt de beschikbare MRI-tijd efficiënter inzetten zonder verlies aan kwaliteit van de MRI-beelden", zegt Matthan Caan van Amsterdam UMC.
AI verhoogt kwaliteit snelle MRI-scan
Omdat de tijd die met deze nieuwe AI ondersteunde technologie voor een MRI-scan uitgetrokken wordt tot twee minuten beperkt wordt, wordt tijdens het scanproces veel minder data verzameld dan bij een reguliere MRI-scan. De ontbrekende data wordt echter middels een speciaal ontwikkeld AI-algoritme 'berekend' zodat een volledig gedetailleerd beeld ontstaat. Dit is mogelijk omdat het AI-algoritme onder andere gebruik maakt van gegevens van veel andere, vergelijkbare scans van de hersenen.
"De nieuwe AI-algoritmen maken het mogelijk om patiënten korter te scannen en toch goede diagnostische beelden te leveren. Dat is voor iedereen winst. Het onderzoek in de MRI is korter en dat is voor patiënten minder belastend. En je verhoogt de efficiency van het apparaat. De MRI kan in dezelfde tijd meer scans maken wat de kosten reduceert", aldus Matthan Caan.
Het inzetten van AI voor het versnellen van MRI-scans en het verbeteren van de kwaliteit van de beelden is een onderwerp dat meer onderzoekers en gezondheidswetenschappers bezig houdt. Bijvoorbeeld om de toegevoegde waarde van AI bij de medische beeldanalyse van MRI en CT-scans aan te tonen. En eind vorig jaar wonnen Leidse onderzoekers, samen met Philips, al een prijs voor de ontwikkeling van een AI-algoritme voor het versnellen van MRI-scans van knieën.
Vervolgonderzoek afwijkend weefsel
In de Canadees-Braziliaanse challenge voor het versnellen van een hersenscan lag de nadruk op het meten van witte en grijze stof in de hersenen. Volgens Caan is dit nog maar het begin. "De volgende stap is de vraag hoe AI omgaat met afwijkend weefsel dat niet in de beelddata is opgenomen? Bijvoorbeeld een laesie ontstaan na een beroerte. De diagnostische waarde van deze laesies moet niet verloren gaan. We onderzoeken nu hoe we dit met de inzet van AI kunnen bereiken."
De onderzoekers hebben besloten dat het ontwikkelde AI-algoritme vrij beschikbaar gesteld wordt. "Open source wetenschap is in opkomst, en belangrijk voor het delen van kennis en snelle vooruitgang. Daarom is onze DIRECT-toolbox online te downloaden", zo vertelt mede-onderzoeker Jonas Teuwen van het NKI en Radboud UMC.
