מחקר חדש באוניברסיטת טקסס בארלינגטון עשוי לעזור להפחית באופן משמעותי את כמות הקרינה של חולי לב במהלך הליכי הדמיה מבלי לוותר על דיוק האבחון.
המחקר, בהובלת מינגוו ג'ין, פרופסור לפיזיקה, יתמקד באנגיוגרפיה ממוחשבת (CTA), בדיקת הדמיה מתקדמת שמעריכה באופן לא פולשני מחלת עורקים כליליים, סיבת המוות המובילה בעולם. CTA משלב סריקת CT עם צבע ניגוד יוד המוזרק לווריד של המטופל כדי ליצור תמונות תלת מימדיות של כלי דם ורקמות מסביב בכל הגוף. רופאים יכולים להשתמש ב-CTA כדי לזהות מפרצת, כלי דם היצרים או פגומים, קרישי דם, גידולים ומצבים אחרים.
הפרויקט ממומן על ידי מענק של 579,745 דולר לשלוש שנים ממכון הלב, הריאות והדם הלאומי, חלק מהמכונים הלאומיים לבריאות. הפרויקט נקרא "בנייה מחדש מבוססת למידה עמוקה (DRAC) עבור אנגיוגרפיה CT לבבית רב-פאזית".
Multi-phase Coronary CTA (MP-CCTA) לוכד תמונות במספר נקודות במהלך פעימות הלב, מספק לרופאים מידע נוסף ומסייע בהפחתת טשטוש הנגרם על ידי תנועת הלב. החיסרון הוא שאיסוף תמונות על פני שלבים מרובים חושף את המטופלים ליותר קרינה מאשר סריקה חד פאזית. המחקר של ד"ר ג'ין שואף להפחית באופן משמעותי את החשיפה לקרינה תוך שמירה על האיכות והערך האבחוני של התמונות.
הורדת מינון הקרינה בהדמיה רפואית נמשכה במרץ עקב שכיחות הדמיה וסיכון פוטנציאלי לסרטן לקרינה מייננת. למרות שנעשתה התקדמות בולטת בפיתוח שיטות שחזור מתקדמות, פוטנציאל הפחתת המינון רחוק מהגבול שלו".
מינגוו ג'ין, פרופסור לפיזיקה, אוניברסיטת טקסס בארלינגטון
סריקות CT משתמשות בשיטות שחזור כדי להפוך נתונים גולמיים שנאספו במהלך סריקה לתמונות שרופאים יכולים לפרש. גישה מתקדמת אחת היא שחזור איטרטיבי מבוסס מודל (MBIR), אלגוריתם שנועד ליצור תמונות חתך באיכות גבוהה תוך שימוש פוטנציאלי בפחות קרינה. אחר הוא שחזור 4D, המוסיף את מימד הזמן להדמיה 3D סטנדרטית. בהדמיית לב, טכניקה זו יכולה ללכוד תצוגות ברורות של מסתמי לב הנעים במהירות ועורקים כליליים תוך הפחתת חפצי תנועה.
ג'ין אמר כי פריצות דרך אחרונות בתחום הלמידה העמוקה מספקות הזדמנות חסרת תקדים להורדה משמעותית של מינון הקרינה על ידי שילוב של MBIR עם מידע שנלמד ממסד נתונים גדול של תמונות MP-CCTA באיכות גבוהה. שיטת DRAC 4D שהתקבלה תשחזר תמונות של מטופל תוך שימוש לא רק בנתונים מאותה סריקה בודדת, אלא גם במידע שנלמד מאוסף הרבה יותר גדול של תמונות.
ג'ין אמר כי הפרויקט יכול להוריד באופן משמעותי את מינון הקרינה הדרוש ל-MP-CCTA, פוטנציאלי לשפר את השימוש בו באיתור היצרות של העורקים הכליליים וניטור ההתקדמות של רובד בסיכון גבוה. לדבריו, ניתן ליישם את שיטות ה-4D DRAC גם על סריקות CT דינמיות אחרות, המשתמשות בסדרה של תמונות כדי לעקוב אחר שינויים לאורך זמן.
כדי לבחון את ההשערה, ג'ין והצוות שלו:
- בנו ספריית חולים סינתטית באמצעות מודלים אנושיים חישוביים המבוססים על נתוני MP-CCTA שנאספו בדיעבד מחולים אמיתיים.
- פתח שיטות למידה עמוקה תלת-ממדית ו-4-מימדית המשלבת פיזיקת הדמיית CT עם תכונות הנלמדות מנתוני המטופלים האיכותיים.
- קבע את מינון הקרינה הנמוך ביותר שניתן להשתמש בו מבלי להתפשר על דיוק האבחון. הצוות יעריך את דיוק האבחון באמצעות מודל ממוחשב שנועד לחקות את האופן שבו רדיולוג מעריך תמונה, ולאחר מכן יאמת את התוצאות באמצעות מחקר בקנה מידה קטן הכולל צופים אנושיים.
מרפאת Mayo ברוצ'סטר, מינסוטה, תספק נתוני מטופלים MP-CCTA עבור המחקר.
"פרס זה משקף את האיכות הגבוהה של המחקר של ד"ר ג'ין ואת החוזק של רעיונותיו המוצעים", אמר אלכס וייס, פרופסור לפיזיקה ויו"ר מחלקה לשעבר. "אני יודע שהרבה מאוד עבודה מושקעת בהכנת הצעה מוצלחת מהסוג הזה. זהו הישג משמעותי עבור ד"ר ג'ין ותועלת גדולה למחלקה שלנו".
הסטודנטים לתארים מתקדמים נור רסל ודרנישה לנגלה יעבדו עם ג'ין על הפרויקט. המענק גם יאפשר לג'ין לשכור סטודנטים לתואר ראשון בקיץ, ולספק להם הזדמנויות מחקר ליישם טכניקות AI בהדמיה רפואית.
