近年来，人工智能（AI）技能的急速开展给医学成像范畴带来严重影响。不过，相对CT、X线拍摄体系等成像设备，因为成像原理、成像进程以及印象处理的复杂性，AI技能在磁共振成像（MRI）范畴的开展和运用一向相对滞后。
要知道，从印象开展的技能来说，从一百年前的X光，再到CT、再到磁共振，专家能看到的信息渐渐的变多，X光是二维的，CT是三维的，磁共振能看到功用信息，看得越多也代表着人眼处理的信息量越大。与此一起，一向以来，磁共振范畴在AI技能研制上聚集在两个方面：
其一，磁共振流程智能化——也被称为磁共振AI的 1.0年代，比方主动辨认解剖部位、主动接连扫描等；
其二，图画重建后处理环节的多种智能剖析和辅佐确诊（磁共振AI 2.0年代），如结构与功用成像的多模态交融，可协助进步图画处理功率，供给更具体的印象确诊信息。
但问题是，磁共振技能开展要害应战在于成像进程。依据东部战区总医院医学印象科主任、中华医学会放射分会副主任委员卢光亮的解说，磁共振具有多维的数据、不同的序列，相同的结构、相同的病变，在不同的序列上有不同的信号特色，所以这是非常大的应战，怎么把多维度的信息匹配起来，进行病变的剖析，渐渐去添加是个很大的应战。
GE医疗全球磁共振研制团队就曾给出数据指出，磁共振查看中70%时刻被成像进程占有，且一半的磁共振图画会有伪影。这样一些问题不只带来磁共振查看速度、流通量的坏处，成像伪影更是让图画质量和精准度难以打破，直接影响医师确诊。
举例来说，临床磁共振查看中会遇到一些因为身体器官的天然活动或许无法按捺的动作而导致的运动伪影，如腹部扫描时的肠道活动，颈椎扫描时患者天然的吞咽动作等。这些成像伪影，会导致医师无法依据图画进行确诊，有必要进行二次重复扫描，或许需求患者从头预定查看。临床实践多个方面数据显现，20%左右的磁共振查看会因为运动伪影问题而导致扫描失利。
如GE医疗我国副总裁&医疗印象事务总经理陈金雷所言，现在，针对于磁共振印象的人工智能研讨和技能，大多数限制在扫描流程的优化和图画后处理的辅佐确诊，“而咱们我们都期望的是AI不只能够在数据收集、重建、后处理的成像链全周期能够有人工智能，更期望临床端的查看、确诊和结构化陈述等等，在下流的全周期运用也能够全面智能化，然后让磁共振、人工智能能够构成打破，更好地服务于临床。”
为此，GE医疗推出了成像端依据深度神经网络算法构建的“全流程人工智能磁共振技能渠道——“智简AI”，想处理磁共振范畴最为应战的成像功率问题。日前，GE医疗我国向业界正式发布了其最新效果，要敞开磁共振的第一个AI 3.0年代。
据悉，“智简AI”技能是GE医疗整合全球资源、历经三年研制、累计10万例原始印象图学习后的最新立异效果，在印象成像前端中心环节即完成了AI深度神经网络算法，意在从成像源头去除伪影，进行前端图画优化，进步磁共振成像功率，下降重复扫描带来的经济效益丢失。
依据陈金雷的介绍，该“智简”AI渠道期望能够全流程地处理困扰MR成像最为扎手的速度问题，一起从数据的源头进行图画质量的大幅度进步，优化临床的作业流程，进步印象确诊信息的辅佐手法，并将其有用整合。
据介绍，智简AI渠道将率先在1.5T磁共振产品SIGNATM Creator（以下简称“全流程AI磁共振Creator”）上运用，运用于保有量基数更大的运用场景。
具体来说，智简AI渠道运用了深度神经网络算法，经过对超越10万例磁共振原始图画数据的学习，能够在成像进程中对每个线圈单元收集到的原始数据进行特征提取，对噪声、伪影信息进行辨认处理，第一时刻将数据中的噪声等杂质除掉，以取得高质量的原始图画数据；而在图画重建优化进程中，也依据AI算法按捺图画伪影，进步图画信噪比，让成像速度大幅进步。
GE医疗全球磁共振研制团队的测验成果显现：在肩关节成像中，全流程AI磁共振Creator以相同的扫描视界和参数设定，将成像时刻从3分钟左右缩短到约1.5分钟，成像速度进步一倍；在颅脑高分辩的TOF血管成像中，选用相同的扫描序列以及图画参数，传统成像扫描耗时4分50秒左右，全流程AI磁共振Creator的成像速度约2分20秒，一半的时刻就取得了分辩率及信噪比更高的图画，让磁共振查看和确诊功率都大幅进步。
