Profiles in research: Chun Yuan, Ph.D.
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当你把一个研究人员对了解动脉粥样硬化如何在人类动脉中发展的热情结合起来,你会得到什么, a big data set examining knee osteoarthritis, 还有一个精准医疗平台,将激情和数据转化为对健康血管如何变得硬化和僵硬的急需理解?
You get the story of Chun Yuan, Ph.D., 他是最新获得美国心脏协会精准心血管医学研究所数据科学资助的研究人员之一.
Yuan, 华盛顿大学(西雅图)放射学和生物工程教授、全球事务副主席, 利用成像技术探索斑块和动脉粥样硬化是如何在动脉中发展多年的.
“In order to prevent heart attack or stroke, 我们真的需要了解动脉粥样硬化是如何发展的以及它是如何随线上电子游戏飞禽走兽演变的,” Yuan said. “我们相信,斑块的直接成像可能有助于我们找到更好的诊断方法, treating, and eventually preventing atherosclerosis.”
Until now, 大规模研究动脉粥样硬化的发展具有挑战性, painstaking, and nearly impossible. The required imaging of the vessels, in this case magnetic resonance imaging (MRI), is costly, 研究人员将不得不跟踪数千人多年.
但是Yuan和他的同事在一个不太可能的地方发现了这样一个数据集. 美国国立卫生研究院(NIH)资助了骨关节炎倡议, which followed nearly 5,每年对1000人进行膝核磁共振检查,持续了8年. 该研究的研究人员还收集了有关人们健康的可靠信息, including cardiovascular health, exercise, and eating habits.
“这项研究的目的是观察人类的膝盖,而不是血管. 但有趣的是,这项研究的核磁共振成像有我们需要的血管信息,”袁说.
有了数据在手,袁和同事们面临着下一个挑战. 在研究的大约4900人中,每个人都有大约70张膝盖的核磁共振图像. 人类研究人员对每位患者进行血管变化的定量测量大约需要4个小时, 因此,人工测量和分析数据需要数年线上电子游戏飞禽走兽.
Yuan是华盛顿大学一个专门研究血管成像和血管图像分析的研究实验室的联合主任. 他和他的同事开始研究使用人工智能, or AI, 为了更快地分析成像数据,为他的心血管研究提取有用的信息.
“这就是精准心血管医学研究所的作用,”袁说.
美国心脏学会授予袁200美元的数据科学资助,000 over two years and $50,000 in Amazon Web Services credits, 允许使用该研究所的精准医学平台. 使用精准医疗平台的云数据分析, Yuan将读取每位患者核磁共振数据所需的线上电子游戏飞禽走兽从4小时减少到7分钟. 该研究所的平台允许袁的先进深度学习技术快速识别动脉位置, delineate vessel wall contours, quantify vascular features, 并在没有人为干预的情况下通过MR膝盖扫描识别动脉疾病.
“没有NIH的数据集和美国心脏协会的资助,我们不可能做到这一点,”袁说. “这是我们一直在寻找的数据和基于人工智能的算法的完美结合,可以实际分析数据, and AHA provided the funding. It really is a beautiful story.”
Atherosclerosis develops slowly in humans, 通常需要几十年才能引起症状或线上娱乐电子游戏网站,如心脏病发作或中风. Yuan的研究提供了多年来分析病变如何在血管中演变——是否发展——所需的数据, regress or, in some cases, disappear.
Once they analyze the data, 袁和他的同事们将会更好地了解像运动方案或饮食习惯这样的事情是如何影响动脉粥样硬化的发展的.
These answers have been a long time coming for Yuan, who began research on MRI flow imaging in the 1980s. 但预防心脏病发作和中风的个人愿望要早得多,至今仍在驱使着他.
“在我还很小的时候,我母亲就心脏病发作了. 当时我是家里唯一一个照顾家庭的人. 我母亲心脏病发作时我所经历的困难极大地影响了我对这项预防心脏病发作和中风的研究的热情,” he said.