論文の概要: Cloud-Magnetic Resonance Imaging System: In the Era of 6G and Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11641v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 00:35:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:11:28.184117
• Title: Cloud-Magnetic Resonance Imaging System: In the Era of 6G and Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 雲磁気共鳴イメージングシステム:6g時代と人工知能時代
• Authors: Yirong Zhou, Yanhuang Wu, Yuhan Su, Jing Li, Jianyun Cai, Yongfu You, Di Guo, Xiaobo Qu
• Abstract要約: Cloud-MRIは、MRIデータストレージセキュリティ、送信速度、AIアルゴリズムのメンテナンス、ハードウェアのアップグレード、協調作業の問題を解決することを目的としている。 Cloud-MRIシステムは生画像データを保存し、データ損失のリスクを低減し、施設間医療協力を促進し、最終的に診断精度と作業効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.197732418084557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) plays an important role in medical diagnosis, generating petabytes of image data annually in large hospitals. This voluminous data stream requires a significant amount of network bandwidth and extensive storage infrastructure. Additionally, local data processing demands substantial manpower and hardware investments. Data isolation across different healthcare institutions hinders cross-institutional collaboration in clinics and research. In this work, we anticipate an innovative MRI system and its four generations that integrate emerging distributed cloud computing, 6G bandwidth, edge computing, federated learning, and blockchain technology. This system is called Cloud-MRI, aiming at solving the problems of MRI data storage security, transmission speed, AI algorithm maintenance, hardware upgrading, and collaborative work. The workflow commences with the transformation of k-space raw data into the standardized Imaging Society for Magnetic Resonance in Medicine Raw Data (ISMRMRD) format. Then, the data are uploaded to the cloud or edge nodes for fast image reconstruction, neural network training, and automatic analysis. Then, the outcomes are seamlessly transmitted to clinics or research institutes for diagnosis and other services. The Cloud-MRI system will save the raw imaging data, reduce the risk of data loss, facilitate inter-institutional medical collaboration, and finally improve diagnostic accuracy and work efficiency.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は医療診断において重要な役割を担い、毎年大病院で1ペタバイトの画像データを生成する。 この輝かしいデータストリームは、ネットワーク帯域幅と広範なストレージインフラを必要とする。 さらに、ローカルデータ処理は、かなりのマンパワーとハードウェア投資を必要とする。 異なる医療機関間でのデータ隔離は、クリニックや研究における機関間協力を妨げる。 本研究では,新興分散クラウドコンピューティング,6G帯域幅,エッジコンピューティング,フェデレーション学習,ブロックチェーン技術を統合する,革新的なMRIシステムとその4世代を期待する。 このシステムはCloud-MRIと呼ばれ、MRIデータストレージセキュリティ、送信速度、AIアルゴリズムのメンテナンス、ハードウェアのアップグレード、協調作業の問題を解決することを目的としている。 ワークフローは、k空間生データから医用生データ(ismrmrd)フォーマットの標準磁気共鳴イメージング協会への変換に始まります。 その後、データはクラウドまたはエッジノードにアップロードされ、高速画像再構成、ニューラルネットワークトレーニング、自動分析が行われる。 そして、その成果を診療所や研究機関にシームレスに送信し、診断その他のサービスを行う。 Cloud-MRIシステムは生画像データを保存し、データ損失のリスクを低減し、施設間医療協力を促進し、最終的に診断精度と作業効率を向上させる。

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