Транскраниальный фокусированный ультразвук может использоваться для лечения дегенеративных двигательных расстройств, труднопреодолимой боли и психических расстройств путем доставки ультразвуковой энергии в определенную область мозга без вскрытия черепа. Это лечение должно проводиться с использованием технологии, основанной на изображениях, которая позволяет определить местонахождение поражений мозга. Врачи обычно используют компьютерную томографию (КТ) для получения информации о мозге пациента для точной фокусировки ультразвука через череп, которую трудно определить только с помощью МРТ. Однако высказывались опасения по поводу безопасности КТ, во время которой неизбежно облучение, особенно у детей и беременных пациенток.
Ученые из Исследовательского центра бионики Корейского института науки и технологий (KIST) разработали технологию искусственного интеллекта для создания изображений КТ на основе изображений МРТ и провела имитационный эксперимент. Результаты показали, что процедура транскраниального фокусированного ультразвука может быть проведена только с помощью МРТ.
Информация об этой разработке была опубликована в журнале IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
Ранее были предприняты усилия для получения нужной информации из изображений МРТ, но для этого необходимы специальные катушки для МРТ или протоколы визуализации, которые не являются широкодоступными в медицинской сфере. В качестве альтернативы интерес к получению изображений КТ, используя искусственный интеллект, был высок во всем мире, но их клиническая эффективность не была доказана. Исследовательская группа KIST доказала, что изображения МРТ, обработанные с помощью искусственного интеллекта, имеют клиническую пользу.
Ученые KIST разработали трехмерную условную генеративно-состязательную нейросеть*, которая обучается нелинейному процессу преобразования КТ на основе Т1-взвешенных изображений МРТ, которые являются одним из наиболее часто используемых изображений в медицине. Ученые оптимизировали работу нейронной сети, сравнивая изменения качества синтетических изображений КТ в зависимости от методов нормализации сигналов изображений МРТ.
Для безопасного и эффективного ультразвукового лечения крайне важно заранее знать соотношение плотности черепа и толщину черепа каждого пациента, и когда эти факторы черепа были получены с помощью синтетической КТ, оба фактора показали корреляцию >0,90 с фактической КТ. Статистически значимой разницы не было. Более того, при моделировании ультразвукового лечения ошибка фокусного расстояния ультразвука составила менее 1 мм, ошибка внутричерепного пикового акустического давления - около 3,1%, а сходство фокусного объема - около 83%. Это продемонстрировало, что система транскраниального фокусированного ультразвукового лечения может быть выполнена с использованием только МРТ-изображения.
* Генеративно-состязательная сеть — алгоритм машинного обучения, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы, а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра. Система может использоваться для улучшения качества нечётких или частично испорченных фотографий.
Источник: Digital Health News
#НЕВРОЛОГИЯ
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ