《自然-機器智能》發表的一篇論文Deep variational network for rapid 4D flow MRI reconstruction 介紹了一種人工智能（AI）系統可以加速對心血管血流的掃描。這個深度學習模型有望讓臨床醫師在患者接受核磁共振掃描的同時，實時觀察血流變化，從而優化診斷工作流。
四維（4D）核磁共振掃描可以用來重建心血管血流隨時間的變化，對於一系列心血管疾病的診斷具有重要意義。然而，這些掃描通常需要20分鐘的處理時間，意味著掃描過程中無法對進一步成像評估做出決定。加速這類掃描，就能在患者接受掃描的同時完成實時評估，不僅能節省臨床醫師的時間，還能減少患者的不適。
FlowVN架構和訓練。來源：Vishnevskiy, V., Walheim, J. & Kozerke, S.
瑞士蘇黎世聯邦理工學院的Valery Vishnevskiy和同事開發了一種深度學習AI模型，可以在幾秒之內對經過心臟的血流進行四維重建。作者用11個掃描案例訓練了一個神經網絡，發現這個網絡可以準確重建正常患者和血流異常患者的主動脈血流，且準確度與傳統方法一致。這個AI系統還能在20秒左右的時間裡重建一次掃描，比目前尖端的傳統方法快30倍，比之前的深度學習方法快4.2倍。
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