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雷鋒網按：本文是雷鋒網在ISICDM 2019現場與John Gore教授的對話內容。ISICDM是國內知名的理工醫交叉論壇，意在推動海內外理工醫交叉融合，激發產學研協同創新。
“核磁共振成像的未來方向將是更快、更便宜，并在更短的時間內實現，所以有一種趨勢叫‘value imaging’。如果你仔細想想，我們并沒有改變早期的模式。但是隨著時間的推移，我們在同樣的時間內實現了更多、更好的成像效果。”John Gore教授在談論MRI的未來前景時，這么說道。
John Gore是美國范德堡大學教授、成像科學研究院院長，是磁共振及影像技術方面的國際知名專家。由于他在磁共振等影像技術的開發及其在醫學、神經科學上的應用方面做出的突出貢獻，而入選美國國家工程院院士。同時，他也是頂級期刊《Magnetic Resonance Imaging》的主編。
John Gore教授認為，傳統磁共振采樣的掃描時間長，存在大量信息冗余，且容易存在信噪比。如果把成像時間從45分鐘縮短到10分鐘，將會極大地提升醫生的工作效率，而深度學習技術在這方面具有很大的發揮空間?！吧疃葘W習對重建所需的信息量更少，可以幫助我們處理數據缺失的問題。”
近日，雷鋒網在ISICDM 2019大會現場與John Gore教授進行了一次對話。圍繞最新學術研究進展、對中國學者的建議等等話題，John Gore也發表了自己的觀點。
雷鋒網：能否談談您的主要研究方向、研究進展？
John Gore：我是范德堡大學成像科學研究院院長，研究院有150人從事成像研究。我自己的研究方向主要是發展先進的核磁共振技術，尤其是在神經科學和癌癥方面，并試圖發現我們能從MRI中得到什么信息。
最近，我們一直在研究大腦尤其是腦白質的功能性磁共振成像（fMRI），這是一個新的方向。
在癌癥方面，我們一直在研究如何測量細胞大小和細胞密度，而不是侵入性地使用MRI。
雷鋒網：在研究過程中，會遇到什么棘手的問題嗎?
John Gore：是的，所有的這些研究方向都有其局限性。關于想要測量什么以及如何測量細胞的大小和密度，我們有一些很好的想法。但是MRI會受到信噪比的限制，所以我們一直在這方面進行努力。
此外，還有硬件條件的限制，這些都是在研究過程中必須要解決的問題。
雷鋒網：與在診斷和其他方面的應用相比，深度學習技術在成像上的應用前景如何？
John Gore：我認為，深度學習在成像方面的應用是非常重要的。傳統的圖像信息處理方法已經無法跟上數據量的增長，它們需要很多功能的支持。
深度學習可以在圖像獲取環節發揮作用。我們不需要收集那么多的數據，因為深度學習可以幫助我們處理數據缺失的問題，這樣我們就可以利用更少的數據下，為病人做出同樣高質量的圖像。然后在一個大的區域里整理數據、突出重點，讓放射科醫生或其他人更仔細、更有針對性地查看。
因此，我們可以幫助放射科醫生擺脫很多常規工作，未來他們可能只要發出語音指令就行了。
雷鋒網：您認為，深度學習在醫學成像領域的有哪些優勢和不足的？徐宗本院士也在演講中提到了深度學習的一些問題。
John Gore：深度學習的優點是減少了誤差，提高了效率，這意味著我們在經濟層面能夠帶來影響并使患者受益。
一個很好的例子就是，在中國，每四萬五千人才能擁有一名放射科醫生，所以你需要借助技術的手段來幫助放射科醫生做他們力所能及的事情。
另外，我認為，在人們接受深度學習一項技術之前，他們需要非常清楚這項技術的工作原理、機制是什么。你要對深度學習算法有信心，以及深度學習是如何被訓練的、假設是什么、偏見是什么。它不能是“黑盒”，它必須是一個透明的盒子，讓人們可以清楚地看到它在做什么。
雷鋒網：作為頂級期刊《MRI》的主編，近幾年你們收錄的論文，與過往有哪些明顯的變化？
John Gore：最大的變化是來自中國的論文數量增長迅速。雖然我沒有看到這些數字，但是來自歐洲和美國的論文數量增長很小，中國和韓國的論文數量增長非常明顯。
事實上，我們有這么多的中國論文，以至于很難挑選出好的論文，因為質量參差不齊。我們看到一些優秀的論文，但也有一些論文的原創性不是很好，或者沒有按照我們想要的方式來做。
所以，我們在審查所有論文時遇到的一個大問題就是，如何選出最好的那些論文。
當然，很多論文的質量都在不斷提高。我理解在《MRI》上投稿人的心理，因為在這樣的期刊上發表一篇論文，對他們的職業生涯非常重要。
很多學者的能力會受到一些主客觀因素的限制。所以，很多人都在做非常類似的研究，而這通常是受到設備制造商們的影響。
例如，如果像西門子這樣的公司提出一個新的工作進展，你會發現，中國會有100多個不同的機構開始使用它，然后試圖以此寫論文。
在我看來，這是一種趨勢。今年，彌散峰度是核磁共振成像研究的一種新方法，而去年我們有很多關于評估成像的論文。很明顯，這些話題很流行。每個人都在關注，然后我們得到了很多很多的論文。
雷鋒網：您覺得，在MRI成像領域，中美兩地的科研狀況有哪些不同？中國學術界在哪些地方需要重點借鑒和學習歐美學術界？
John Gore：我認為，美國放射科醫生參與研究的范圍并不像人們想象的那么廣泛。我們看到的大多數研究都是由放射學以外的人或科學家、物理學家和工程師推動的。
事實上，很多新技術和新方法也都是由神經學家、大學里的神經外科醫生等提出的。我認為，中國放射學界對基礎科學的理解是很有競爭力的，比其他地方的醫生更專注于基礎科學。
但我的建議是，不一定遵循設備商的趨勢，而是要看你所在研究機構的特長。中國有這么多的人口，你們可以真正地進行很好的研究。而且參與研究的患者數量，比在美國的研究機構中要多得多。
所以，如果你有一項新技術，你想用它來治療肝癌，在這里更容易找到100多種案例，隨便在哪家大醫院里都能找到。所以，中國確實有很多機會進行臨床研究。
雷鋒網：您認為fMRI和MRI未來的發展方向是什么樣的，研究者應重點探索哪些方面的研究？
John Gore：我認為MRI的主要方向將是更快、更便宜，并在更短的時間內實現。所以有一種趨勢叫做“value imaging”（價值成像）。
如果你仔細想想，我們并沒有改變早期的模式。以前，醫生會讓病人在設備里躺45分鐘來獲取圖像。隨著時間的推移和技術的發展，我們只是用同樣的時間完成了更多的成像工作。
所以，我們知道很多不同的脈沖序列，像T1、T2、ADC各種各樣的成像。問題是，要回答臨床問題，真正需要的圖像有多少呢？一定要有很高的分辨率嗎？答案可能是“NO”。
但是，如果我們可以把成像時間從45分鐘減少到10分鐘，將在效率層面產生巨大的差異。
我認為，中國醫生每小時進行的病人檢查數量已經比美國多得多。我認為這是加快成像速度的大趨勢，這將是深度學習發揮重要作用的地方。因為在深度學習的幫助下，圖像重建所需的信息量更少，并且有助于重建不完整的數據。
當然，我不認為自己能告訴研究者們應該集中注意力做哪些事情，因為有很多事情要做。在我看來，有一些非常重要的領域，比如圖像重建、圖像分析以及將MRI的數據與其他類型數據結合起來。我們不能只專注于其中任何一個領域，這些都非常重要。
雷鋒網：繼X光、CT、MRI之后，您認為下一代主流醫學成像技術，會以什么樣的形式呈現？
John Gore：我不知道在硬件端會有什么非常大的突破，我今天早上也表達了觀點。我們有非常好的CT、MRI，全身PET掃描也將會到來，并且會重新定義PET成像，超聲可以做出非常漂亮的圖像，但我們不會在推動設備革新上走得太遠。
變革將來自計算機、大數據和數學，利用技術幫助我們處理數據，真正的變革將會來自軟件層面，而不是硬件層面。
雷鋒網：您如何評價ISICDM，您有哪些經驗想跟年輕學者們分享？
John Gore：很多會議的質量取決于是否會產生很多好的論文。學者們會參加一些會議，有很多的論文，但很少會最終發表。我認為，把最好的論文發表出來，這是非常重要的，因為這是最好的會議應該做的。
對于年輕的學者來說，你們要清楚別的學者在做什么事情，然后進行合作、互動。
昨天下午，我參加了論文點評的報告會，聽了12個學者的論文展示。我認為，這些年輕的學者在真正理解復雜的神經網絡、深度學習算法等方面的知識。他們拋出了一些我不太懂的術語，我不太知道其中的細節，而他們對此似乎已經非常熟悉。
但有一個小問題是，一些年輕學者在做有點類似的事情。
所以，我要給的建議是，找到你自己認定的方向，不要人云亦云，重復別人昨天的事情。追隨你們內心的渴望，不要因為這件事是別人想讓你們做的。你們應該有自己感興趣的方向和讓自己興奮的事情。這就是你能收獲更多成功，并且樂在其中的秘訣，這是我想給出的建議。
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