Tekoälyn hyödyntäminen pään magneettikuvantamisessa : nykytilan näkymät
Saha, Ria; Yasav, Meral (2026)
2026
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202604227349
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202604227349
Tiivistelmä
Tekoäly (AI) on kehittynyt nopeasti ja sen merkitys magneettikuvantamisessa on kasvanut. Pään magneettikuvantaminen on keskeinen tutkimusmenetelmä rakenteiden ja muutosten arviointiin, mutta se tuottaa suuria datamääriä, mikä tekee kuvien käsittelystä ja tulkinnasta vaativaa.
Tässä kuvailevan kirjallisuuskatsauksen opinnäytetyössä tarkasteltiin tekoälyn hyödyntämistä pään magneettikuvantamisessa. Tulosten perusteella tekoäly voi nopeuttaa kuvien rekonstruktiota ja siten lyhentää kuvausaikoja. Erityisesti koneoppimiseen ja syväoppimiseen perustuvat menetelmät tarjoavat uusia mahdollisuuksia kuvantamisdatan käsittelyyn ja analysointiin. Näiden avulla voidaan nopeuttaa kuvien muodostamista, parantaa kuvanlaatua sekä vähentää häiriöitä, kuten liike artefakteja. Tekoäly voi myös tukea kuvien tulkintaa ja auttaa tunnistamaan erilaisia muutoksia aiempaa systemaattisemmin.
Voidaan todeta, että tekoäly tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia pään magneettikuvantamisen kehittämiseen, mutta sen käyttöönotto edellyttää huolellista suunnittelua, moniammatillista yhteistyötä ja jatkuvaa tutkimusta. Tekoäly ei korvaa ihmisen arviointia, vaan se voi tukea ammattilaisten työtä, parantaa analyysien tarkkuutta ja edistää potilasturvallisuutta. Artificial intelligence (AI) has developed rapidly and its importance in magnetic resonance imaging (MRI) has increased. Head MRI is a key diagnostic method for assessing structures and changes, but it produces large amounts of data, which makes image processing and interpretation demanding.
This descriptive literature review thesis examined the use of AI in head MRI. The results indicate that AI can accelerate image reconstruction and thereby shorten scanning times. In particular, methods based on machine learning and deep learning offer new possibilities for processing and analyzing imaging data. These methods can speed up image formation, improve image quality, and reduce artifacts such as motion-related distortions. AI can also support image interpretation and help identify different changes more systematically.
In conclusion, AI offers significant opportunities for the development of head MRI, but its implementation requires careful planning, multidisciplinary collaboration, and continuous research. AI does not replace human evaluation, but it can support professionals, improve the accuracy of analyses and promote patient safety.
Tässä kuvailevan kirjallisuuskatsauksen opinnäytetyössä tarkasteltiin tekoälyn hyödyntämistä pään magneettikuvantamisessa. Tulosten perusteella tekoäly voi nopeuttaa kuvien rekonstruktiota ja siten lyhentää kuvausaikoja. Erityisesti koneoppimiseen ja syväoppimiseen perustuvat menetelmät tarjoavat uusia mahdollisuuksia kuvantamisdatan käsittelyyn ja analysointiin. Näiden avulla voidaan nopeuttaa kuvien muodostamista, parantaa kuvanlaatua sekä vähentää häiriöitä, kuten liike artefakteja. Tekoäly voi myös tukea kuvien tulkintaa ja auttaa tunnistamaan erilaisia muutoksia aiempaa systemaattisemmin.
Voidaan todeta, että tekoäly tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia pään magneettikuvantamisen kehittämiseen, mutta sen käyttöönotto edellyttää huolellista suunnittelua, moniammatillista yhteistyötä ja jatkuvaa tutkimusta. Tekoäly ei korvaa ihmisen arviointia, vaan se voi tukea ammattilaisten työtä, parantaa analyysien tarkkuutta ja edistää potilasturvallisuutta.
This descriptive literature review thesis examined the use of AI in head MRI. The results indicate that AI can accelerate image reconstruction and thereby shorten scanning times. In particular, methods based on machine learning and deep learning offer new possibilities for processing and analyzing imaging data. These methods can speed up image formation, improve image quality, and reduce artifacts such as motion-related distortions. AI can also support image interpretation and help identify different changes more systematically.
In conclusion, AI offers significant opportunities for the development of head MRI, but its implementation requires careful planning, multidisciplinary collaboration, and continuous research. AI does not replace human evaluation, but it can support professionals, improve the accuracy of analyses and promote patient safety.