С помощью алгоритмов глубокого обучения стандартная технология КТ позволяет получать спектральные изображения. | Советы девушкам

Технологии биовизуализации – это глаза, которые позволяют врачам заглядывать внутрь тела, чтобы диагностировать, лечить и отслеживать заболевания. Гэ Ван, заслуженный профессор биомедицинской инженерии в Политехническом институте Ренсселера, получил значительное признание за то, что посвятил свое исследование соединению этих технологий визуализации с искусственным интеллектом для улучшения «зрения» врачей.

В исследовании, опубликованном сегодня в журнале Patterns , группа инженеров под руководством Вана продемонстрировала, как алгоритм глубокого обучения может быть применен к обычной компьютерной томографии (КТ) для получения изображений , которые обычно требуют более высокого уровня технологии визуализации, известной как двойная -энергетическая КТ.

Вэньсян Конг, научный сотрудник Rensselaer, является первым автором этой статьи. К Вангу и Конгу также присоединились соавторы из Shanghai First-Imaging Tech и исследователи из GE Research.

«Мы надеемся, что этот метод поможет извлечь больше информации из обычного рентгеновского компьютерного томографа с одним спектром, сделать его более количественным и улучшить диагностику», – сказал Ван, который также является директором Центра биомедицинской визуализации в Центре исследований Биотехнология и междисциплинарные исследования (CBIS) в Rensselaer.

Обычные компьютерные томографии дают изображения, которые показывают форму тканей внутри тела, но они не дают врачам достаточной информации о составе этих тканей. Даже с йодом и другими контрастными веществами, которые используются, чтобы помочь врачам различать мягкие ткани и сосудистую сеть, трудно различить тонкие структуры.

Технология более высокого уровня, называемая двухэнергетической КТ, собирает два набора данных для создания изображений, которые показывают как форму ткани, так и информацию о составе ткани . Однако этот подход к визуализации часто требует более высокой дозы излучения и является более дорогостоящим из-за необходимости в дополнительном оборудовании.

«При традиционной КТ вы получаете изображение в оттенках серого, а при двухэнергетической КТ вы получаете изображение с двумя цветами», – сказал Ван. «При глубоком обучении мы пытаемся использовать стандартную машину для работы с двухэнергетической компьютерной томографией».

В этом исследовании Ван и его команда продемонстрировали, как их нейронная сеть может создавать более сложные изображения с использованием данных компьютерной томографии с одним спектром. Исследователи использовали изображения, полученные с помощью двухэнергетической КТ, для обучения своей модели и обнаружили, что она способна производить высококачественные аппроксимации с относительной ошибкой менее 2%.

«Опыт профессора Ван и его команды в области биовизуализации дает врачам и хирургам« новые глаза »на диагностику и лечение заболеваний», – сказал Дипак Вашишт, директор CBIS. «Это исследование является ярким примером партнерства, необходимого для персонализации и решения постоянных проблем со здоровьем человека».

Leave comment

Your email address will not be published. Required fields are marked with *.

19 − 5 =