新传媒网生物成像技术就像眼睛，让医生能够观察身体内部，从而诊断、治疗和监测疾病。伦斯勒理工学院生物医学工程教授王戈因致力于将这些成像技术与人工智能相结合以改善医生的“视力”而获得了广泛认可。
在今天发表在《Patterns》杂志上的研究中，由 Wang 领导的工程师团队展示了如何将深度学习算法应用于传统的计算机断层扫描 (CT) 扫描，以生成通常需要更高水平的成像技术(称为双通道成像技术)的图像。 -能量CT。
伦斯勒大学研究科学家丛文祥是这篇论文的第一作者。来自上海第一影像科技有限公司的合著者以及来自 GE Research 的研究人员也加入了 Wang 和 Cong 的行列。
“我们希望这项技术能够帮助从常规单能谱 X 射线 CT 扫描中提取更多信息，使其更加定量，并改善诊断，”王说，他也是该中心生物医学影像中心的主任。伦斯勒大学生物技术和跨学科研究(CBIS)。
传统的 CT 扫描生成的图像可以显示体内组织的形状，但它们无法为医生提供有关这些组织组成的足够信息。即使使用碘和其他造影剂来帮助医生区分软组织和脉管系统，也很难区分细微的结构。
一种称为双能 CT 的高级技术收集两个数据集，以生成显示组织形状和组织成分信息的图像。然而，这种成像方法通常需要更高剂量的辐射，并且由于需要额外的硬件而更加昂贵。
“使用传统 CT，您可以拍摄灰度图像，但使用双能 CT，您可以拍摄两种颜色的图像，”Wang 说。“通过深度学习，我们尝试使用标准机器来完成双能CT成像的工作。”
