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依据《放射学杂志》上发表的一项新剖析，深度学习技艺已显现出永久改变心脏MRI的潜力。可是，作者写道，记着深度学习的当前有限性也很要紧。

“心脏MRI的定量剖析在医学图像剖析中一直是备受钟情的话题，这不但是由于其临床实用性，况且还由于其技艺挑战，”荷兰莱顿大学医学中心的钱涛和同事写道。“剖析方法须要解决心脏MRI数据的庞大浮动：反常，形态，心脏尺寸和方向的差异，以及图像数据的对照度，光度，伪影，FOV和信噪比的差异。在最近显露深度学习技艺此前，还无经典的图像剖析方法显现出充足的期望来应对临床数据的繁杂性和可。

心脏MRI用于多个目的，包括心脏构造和功效的估价以及心肌疤痕估价。作者解释说，这类形式“提供了广大的消息，而且极大地加强了咱们对心脏反常的了解。”

实质上，探讨人士发觉，深度学习可行帮助提供者经过构造量化，功效量化，应变和活动量化，组织量化等形式来解释心脏MRI审查。深度学习对心脏MRI审查发生作用的最重要的方法之一是加速患者护理速度。即便是经历丰富的放射科医生，也须要消费超越15分钟的时间来解释一项探讨，可是深度学习可行将时间降低到唯有几分钟。

这组作者写道：“源于消除了手工剖析的懊恼，放射线医生可行专注于更多以患者为中心的难题，比如病史和诊断。” “经过自动发展心脏MRI读取，深度学习还可行使更多经历不多的放射线医师或更多患者且放射线不足的医师可行在更多的中心提供心脏MRI。”

深度学习还显现出潜力，可行帮助探讨人士治理须要剖析数千种心脏MRI审查的临床试验。不停提升的深度学习精准度意指着可行降低探讨参加者和实验室事业人士的数量，从而加速了全个进程的速度，并使这点繁杂的临床试验愈加经济实惠且易于治理。

自然，陶和同事指明，深度学习还与某些有限性相关。比如，即便算法背后的团队无意识到全部难题，倾向算法也会破坏全部尝试的探讨。此外，日前唯有局限的数据集专门针对心脏MRI，而假如无正确的数据集，AI探讨人士将没有办法达成全部事宜。

然则，总的来讲，作者得出的结论是，深度学习“在若干心脏MRI序列上显现出了出色的功能，并为临床利用显现了宽广的前景。”

它们写道：“深度学习算法可行为放射科医生提供有效的消息，并将加强心脏MRI在临床实践和科学探讨中的价格。” “与此同一时间，应当着力于探讨事业，以进一步提升其通用性，可解释性和可控性。”