- Исследователи KIST разработали технологию искусственного интеллекта, позволяющую генерировать КТ-изображения на основе МРТ
- Данная технология позволяет применять транскраниальный фокусированный ультразвук с помощью МРТ
Схема сфокусированной ультразвуковой терапии на основе изображения компьютерной томографии, синтезированной с помощью ИИ [Предоставлено KIST]
[Herald Business = Корреспондент Ку Бон Хёк] Транскраниальный фокусированный ультразвук - это технология, которая помогает лечить дегенеративные двигательные расстройства, трудноизлечимую боль и психические заболевания путем передачи ультразвуковой энергии в определенные области мозга без вскрытия черепа. Данный метод лечения следует использовать в сочетании с медицинской визуализацией, которая показывает местоположение поражений головного мозга. Для того чтобы ультразвук, прошедший через череп, точно сфокусировался на поражении головного мозга, приходилось получить информацию о черепе пациента с помощью КТ, так как МРТ не подходит для этой цели. Однако КТ неизбежно приводит к радиационному облучению, что вызывает опасения по поводу безопасности малолетних или беременных пациентов, а также тех, которые подвергаются частым обследованиям.
Доктор Ким Хён Мин из Исследовательского центра бионики при Корейском институте науки и технологий сообщил 2-го сентября, что он разработал технологию искусственного интеллекта, которая генерирует изображения компьютерной томографии на основе МРТ-снимок. Эксперименты показали, что данная технология позволяет проводить транскраниальные ультразвуковые операции с помощью лишь МРТ.
Попытки получить информацию о черепе пациента из изображений МРТ предпринимались и до этого, но это потребовало специальные катушки для МРТ или методы визуализации, которые не получили широкого распространения в медицинских учреждениях. Что касается технологии получения КТ-изображений с помощью искусственного интеллекта, она привлекла большой интерес во всем мире, но не смогла доказать свою клиническую эффективность. В этот раз исследователи показали, что изображения компьютерной томографии, полученные с помощью искусственного интеллекта, могут быть использованы в клинических целях.
Исследователи разработали трехмерную условно-состязательную генеративную модель нейронной сети, которую обучили нелинейному преобразованию T1-взвешенных МРТ-изображений, одного из наиболее часто используемых изображений в медицине, в снимки КТ. Для стабильной и эффективной ультразвуковой терапии необходимо заранее знать коэффициент плотности и толщину черепа пациента. Когда эти факторы были определены с помощью синтетической компьютерной томографии, оба этих фактора коррелировали с фактической компьютерной томографией на уровне не менее 0,90 и статистических различий почти не было. Кроме того, когда ученые смоделировали ультразвуковую терапию с использованием синтетической компьютерной томографии, ошибка в расстоянии между точками фокусировки ультразвука составляла менее 1 мм, ошибка в звуковом давлении - около 3,1%, а схожесть фокусного объема - около 83%. Другими словами, данный эксперимент показал возможность применения транскраниального фокусированного ультразвука с помощью только МРТ.
Пример акустического моделирования с реальной КТ (rCT) и синтетической CT (sCT). Акустическое моделирование с использованием синтетической компьютерной томографии показало, что ошибка в ультразвуковом давлении (|Diff|) в черепе незначительна, а положение и объем ультразвукового фокуса (A_90%) аналогичны с теми, которые наблюдаются при использовании реальной компьютерной томографии [Предоставлено KIST]
«Новоразработанная технология не только позволит пациентам получить ультразвуковое лечение, не беспокоясь о радиационном облучении, но и упростит работу медицинского персонала, что в свою очередь сэкономит время и затраты. В будущем мы планируем исследовать влияние ультразвуковых параметров и датчиков на уровень ошибок, а также возможность применения компьютерной томографии на базе искусственного интеллекта к другим частям тела» - сказал доктор Ким Хён Мин.
Результаты опубликованы в последнем выпуске «IEEE Journal of Biomedical and Health Infomatics», международного журнала в области медицинской информатики.
nbgkoo@heraldcorp.com