Un studiu recent ar putea diminua expunerea la radiații în timpul scanărilor CT cardiace
Un nou studiu realizat la Universitatea din Texas la Arlington ar putea contribui semnificativ la reducerea radiațiilor pe care pacienții cu afecțiuni cardiace le primesc în timpul procedurilor de imagistică, fără a compromite acuratețea diagnosticului.
Studiul, condus de Mingwu Jin, profesor de fizică, se va concentra pe angiografia prin tomografie computerizată (CTA), un test de imagistică avansat care evaluează noninvaziv boala arterială coronariană, principala cauză de deces la nivel mondial. CTA combină o scanare CT cu un colorant de iod injectat în vena pacientului pentru a crea imagini 3D ale vaselor de sânge și țesuturilor înconjurătoare din întregul corp. Medicii pot folosi CTA pentru a detecta anevrisme, vase de sânge îngustate sau deteriorate, cheaguri de sânge, tumori și alte afecțiuni.
Proiectul este finanțat printr-un grant de 579.745 de dolari, pe o perioadă de trei ani, de la Institutul Național pentru Inimă, Plămâni și Sânge, parte a Institutelor Naționale de Sănătate. Proiectul poartă titlul „Deep leaRning-bAsed reConstruction (DRAC) for Multi-Phase Cardiac CT Angiography.”
Angiografia coronariană multi-fază (MP-CCTA) captează imagini în mai multe momente ale bătăilor inimii, oferind medicilor mai multe informații și ajutând la reducerea neclarității cauzate de mișcarea inimii. Dezavantajul este că colectarea imaginilor în mai multe faze expune pacienții la mai multe radiații decât o scanare pe o singură fază. Cercetarea lui Jin își propune să reducă semnificativ acea expunere la radiații, menținând în același timp calitatea și valoarea diagnosticului imaginilor.
Reducerea dozei de radiații în imagistica medicală a fost un obiectiv urmărit cu intensitate, datorită prevalenței imagisticii și riscului potențial de cancer asociat radiațiilor ionizante. Deși s-au realizat progrese notabile prin dezvoltarea unor metode avansate de reconstrucție, potențialul de reducere a dozei este departe de a fi atins.
Scanările CT utilizează metode de reconstrucție pentru a transforma datele brute colectate în timpul unei scanări în imagini interpretabile de medici. O abordare avansată este reconstrucția iterativă bazată pe model (MBIR), un algoritm conceput pentru a genera imagini de înaltă calitate, transversală, folosind potențial mai puține radiații. O altă tehnică este reconstrucția 4D, care adaugă dimensiunea timpului la imagistica standard 3D. În imagistica cardiacă, această tehnică poate capta vederi clare ale valvei cardiace și arterelor coronare în mișcare rapidă, reducând artefactele de mișcare.
Jin a declarat că progresele recente în învățarea profundă oferă o oportunitate fără precedent de a reduce semnificativ dozele de radiații, prin combinarea MBIR cu informațiile învățate dintr-o mare bază de date de imagini MP-CCTA de înaltă calitate. Metoda 4D DRAC rezultată ar reconstrui imaginile unui pacient folosind nu doar datele din acea scanare individuală, ci și informațiile învățate dintr-o colecție mult mai mare de imagini.
Jin a menționat că proiectul ar putea reduce semnificativ doza de radiații necesară pentru MP-CCTA, îmbunătățind astfel utilizarea acesteia în detectarea îngustării arterelor coronariene și monitorizarea progresiei plăcii de înalt risc. A adăugat că metodele 4D DRAC ar putea fi aplicate și altor scanări CT dinamice, care folosesc o serie de imagini pentru a urmări schimbările în timp.
Pentru a testa ipoteza, Jin și echipa sa vor:
- Construi o bibliotecă sintetică de pacienți folosind modele umane computaționale bazate pe date MP-CCTA colectate retrospectiv de la pacienți reali.
- Dezvolta metode de învățare profundă 3D și 4D care combină fizica imagisticii CT cu trăsăturile învățate din datele de calitate superioară ale pacienților.
- Determina cea mai mică doză de radiații care poate fi utilizată fără a compromite acuratețea diagnosticului. Echipa va evalua acuratețea diagnosticului folosind un model computerizat conceput pentru a imita modul în care un radiolog evaluează o imagine, apoi va valida rezultatele printr-un studiu de mică amploare care implică observatori umani.
Clinica Mayo din Rochester, Minnesota, va furniza date MP-CCTA pentru studiu.
„Această distincție reflectă calitatea înaltă a cercetărilor lui Jin și soliditatea ideilor sale propuse”, a declarat Alex Weiss. „Știu cât de multă muncă este necesară pentru a pregăti o propunere de succes de acest tip. Aceasta este o realizare semnificativă pentru Jin și un beneficiu major pentru departamentul nostru.”
Studenții absolvenți Noor Rasel și Darnisha Langlais vor colabora cu Jin la proiect. Grantul va permite, de asemenea, angajarea de studenți la nivel de licență în timpul verii, oferindu-le oportunități de cercetare pentru aplicarea tehnicilor AI în imagistica medicală.
