تولد الشبكة العصبية صورًا لتهوية الرئة من الأشعة المقطعية

إن دمج صور التهوية في خطط العلاج الإشعاعي لعلاج سرطان الرئة يمكن أن يقلل من حدوث إصابات الرئة المنهكة الناتجة عن الإشعاع ، مثل الالتهاب الرئوي الإشعاعي والتليف الإشعاعي. على وجه التحديد ، يمكن استخدام التصوير بالتهوية لتكييف خطط العلاج الإشعاعي لتقليل الجرعة إلى الرئة عالية الأداء.

يعد التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET) والتصوير المقطعي المحوسب بإصدار فوتون واحد (SPECT) هو المعيار الذهبي لتصوير التهوية. ومع ذلك ، فإن هذه الأساليب ليست متاحة دائمًا بسهولة وقد تكون تكلفة هذه الاختبارات باهظة. على هذا النحو ، يدرس الباحثون جدوى بدائل مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب.

يستخدم تصوير التهوية بالأشعة المقطعية (CTVI) تخطيطًا للعلاج بالأشعة المقطعية رباعية الأبعاد لتقدير التهوية في الرئتين. تعتمد مؤشرات CTVI التقليدية على تسجيل الصور المشوهة (DIR) لمراحل التنفس في الشهيق والزفير في 4D-CT وتطبيق مقياس تهوية لتقدير التهوية. الميزة الرئيسية لهذا النهج هي أن الصور المقطعية تكون متاحة عادة من الاختبارات التي يتم إجراؤها لتخطيط العلاج ، وبالتالي تقليل الوقت السريري والتكاليف المرتبطة بتصوير تهوية الطب النووي.

باحثون في جامعة سيدني حققت مؤخرًا في استخدام التعلم الآلي كبديل للطرق القائمة على DIR لإنتاج CTVIs. لقد نجحوا في إنشاء CTVIs من أزواج صور التصوير المقطعي المحوسب (BHCT) في غضون 10 ثوانٍ ، باستخدام كمبيوتر محمول ودون الحاجة إلى مقاييس DIR أو التهوية. إنجازاتهم الموضحة في الفيزياء الطبية، أنتجت مقاييس أداء قابلة للمقارنة مع الأساليب التقليدية القائمة على DIR.

المؤلف الرئيسي جيمس جروفر ل معهد ACRF Image X فحص وزملاؤه استنشاق وزفير أزواج صور BHCT ومجموعات صور Galligas (Ga-68 aerosol) PET المقابلة لـ 15 مريضًا بسرطان الرئة مسجلين في دراسة CTVI السابقة. اختاروا Galligas PET كطريقة تصوير مرجعية لأنها توفر دقة وحساسية أعلى من تهوية SPECT ، وبالتالي توفير صور عالية الدقة لتدريب خوارزمية التعلم العميق.

قام جروفر وزملاؤه بتدريب شبكة عصبية تلافيفية ثنائية الأبعاد على غرار U-Net لإنتاج مؤشرات CTVI المحورية ، والتي تم تجميعها بعد ذلك لتوفير خريطة تهوية ثلاثية الأبعاد لرئتي المريض. تألفت صور التدريب المدخلات من الزفير والاستنشاق وصور BHCT المتوسطة. أقامت الشبكة العصبية علاقات بين صور المدخلات المحورية BHCT والصور المحورية المسمى Galligas PET. استخدم الفريق ثمانية أضعاف التحقق من الصحة لقياس المتانة وزيادة صحة النتائج التي حققتها الشبكة العصبية.

قام الباحثون بتقييم نوعي لمؤشرات CTVI التي تنتجها الشبكة العصبية من خلال المقارنة البصرية مع صور تهوية Galligas PET. لقد أفادوا أن CTVIs تميل إلى التنبؤ بشكل منهجي بالتهوية داخل الرئة مقارنةً بصور Galligas PET. قدمت كل شريحة CTVI محورية نعومة بين مناطق التهوية المنخفضة والمتوسطة والعالية ، مما تسبب في صعوبات في التنبؤ بالجيوب الصغيرة ذات التهوية العالية والمنخفضة داخل الرئة. في المستويين الإكليلي والسهمي ، أظهرت خرائط التهوية حواف خشنة مميزة في الاتجاه الأعلى - السفلي.

بالنسبة للتحليل الكمي ، قام الفريق بحساب ارتباط سبيرمان ومعامل تشابه النرد (DSC) بين صورة CTVI و Galligas PET لكل مريض. قام DSC بقياس التداخل المكاني بين ثلاثة أحجام فرعية متساوية للرئة ، تتوافق مع الرئة عالية ومتوسطة ومنخفضة الأداء ، كما هو محدد بواسطة التهوية.

كان متوسط ​​ارتباط سبيرمان عبر 15 مريضًا 0.58 ± 0.14 (تتراوح من 0.28 إلى 0.70) ، بينما كان متوسط ​​DSCs على الرئة عالية ومتوسطة ومنخفضة الأداء 0.61 ± 0.09 و 0.43 ± 0.05 و 0.62 ± 0.07 ، على التوالي ، بمتوسط ​​DSC يبلغ 0.55 ± 0.06. لاحظ الفريق أن هذه النتائج قابلة للمقارنة بالدراسات السابقة على توليد CTVI.

يعتقد الباحثون أن الارتباطات المنخفضة التي لوحظت لدى بعض المرضى ترجع جزئيًا إلى استخدام مجموعة بيانات صغيرة للمرضى لتدريب الشبكة العصبية. يقترحون أن استخدام شبكة عصبية ثلاثية الأبعاد من شأنه أن يزيد من ارتباط سبيرمان و DSC ، حيث سيكون النموذج قادرًا على التعلم من حجم المريض الكامل بدلاً من الشرائح الفردية.

"نحن نخطط للحصول على صور تهوية للمريض باستخدام ماسح PET لكامل الجسم للحصول على أعلى جودة من الحقيقة الأرضية لتطوير خوارزميات CTVI" ، كما يقول بول كيل، مدير معهد ACRF Image X. "نأمل أيضًا في توسيع تحقيقاتنا حول CTVI إلى ما بعد العلاج الإشعاعي لسرطان الرئة لاستخدام CTVI كأداة مساعدة في اتخاذ القرار للتخطيط الجراحي وتحقيقات العلامات الحيوية المبكرة عبر مجموعة من أمراض الجهاز التنفسي."

وظيفة تولد الشبكة العصبية صورًا لتهوية الرئة من الأشعة المقطعية ظهرت للمرة الأولى على عالم الفيزياء.

• كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
• كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
• المصدر: https://physicsworld.com/a/neural-network-generates-lung-ventilation-images-from-ct-scans/