Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Как квази-КТ помогает спланировать высокоточную лучевую терапию
За последние 100 лет медицинская визуализация совершила рывок. Отныне можно точнее планировать лучевую терапию при опухолях. Как в будущем врачи смогут рассчитывать оптимальную дозу облучения и что такое квази-КТ, рассказал научный сотрудник лаборатории Philips Research Lab Rus Жоэль Штадельманн.
— Для начала расскажите, как работает лучевая терапия при лечении онкологических заболеваний и почему часто говорят о ее вреде для здоровья пациентов?
— Онкологические заболевания занимают второе место среди причин смерти населения, уступая первенство лишь сердечно-сосудистым патологиям. К настоящему времени разработано множество методов лечения рака, один из наиболее эффективных — лучевая терапия.
Этот метод заключается в воздействии на опухоль ионизирующим излучением — электромагнитными волнами рентгеновского или гамма-диапазона — либо потоком элементарных частиц (альфа- и бета-частицы, нейтроны, протоны). К сожалению, такое излучение уничтожает не только раковую опухоль, но и повреждает окружающие здоровые ткани. Такое побочное воздействие наносит вред организму и вызывает множество негативных последствий.
— И как можно снизить воздействие на здоровые ткани?
— Одним из способов снижения побочного эффекта от лучевой терапии является точное планирование ее сеанса и «фокусировка» излучения, направляемого на пораженную область. Цель этой процедуры — максимальная концентрация излучения на пораженных клетках и его минимизация воздействия на здоровые ткани. Для этого врачу необходимо рассчитать два важных параметра.
Во-первых, требуется рассчитать минимальную дозу излучения, необходимую для эффективного уничтожения раковых клеток. Основные механизмы воздействия ионизирующего излучения на вещество (в том числе на биологические ткани) заключаются во взаимодействии с электронами, которые принадлежат атомам этого самого вещества.
Поэтому для оценки требуемой дозы радиации необходимо знать электронную плотность вещества, то есть количество электронов в единице объема. Эта информация может быть получена с помощью компьютерной томографии (КТ), в основе которой лежит поглощение рентгеновского излучения электронами.
Во-вторых, необходимо с миллиметровой точностью определить местонахождение опухоли и привязать это к положению ключевых анатомических структур. КТ-снимки, полученные на первом этапе, не позволяют сделать этого, поскольку не обладают достаточным контрастом.
А зачастую различные ткани мало различаются между собой. Поэтому для их локализации используется метод магнитно-резонансной томографии (МРТ). Это исследование позволяет визуализировать даже незначительные различия биологических свойств расположенных рядом тканей, провести между ними границу и выделить (сегментировать) опухоль.
Отметим, что в основе МРТ лежит явление ядерного магнитного резонанса (ЯМР) на ядрах водорода, и этот метод не предоставляет необходимой информации об электронной плотности. Таким образом, КТ все равно остается необходимым этапом диагностики.
— Очевидно, что этот подход усложняет организацию процесса лечения. В чем еще состоят его сложности?
— Этот подход к планированию лучевой терапии, действительно, имеет несколько недостатков. Так, при КТ-исследовании пациент получает дополнительную дозу рентгеновского облучения. Проведение двух исследований (МРТ и КТ) значительно повышает стоимость подготовки к лучевой терапии.
К тому же различия в положении тела пациентов при МРТ и КТ-исследованиях или различия в состоянии внутренних органов (например, МРТ-исследование было выполнено до приема пищи, а КТ — после) во многом усложняют процесс сопоставления результатов диагностики и снижают точность планирования.
— Существует ли решение проблемы?
— Чтобы преодолеть это затруднение, была предложена следующая идея. По сути, и МРТ, и КТ характеризуют свойства одних и тех же биологических тканей человека, но на разном уровне: МРТ — на уровне ядер водорода молекул воды, а КТ — на уровне электронов более тяжелых атомов, составляющих эту ткань. Можно ли, зная только одну характеристику, рассчитать другую? Да, это возможно!
Химия и физика твердого тела исследуют взаимодействия ядер и электронов атомов уже много лет. Поэтому, казалось бы, такой расчет должен быть легковыполнимым. Однако МРТ и КТ работают на разных химических элементах, поэтому точный квантово-механический расчет КТ снимков по МРТ-изображениям пока не представляется возможным.
Поэтому необходимо искать другие, нестрогие методы получения КТ-изображений. Полученные такими нестрогими способами изображения называются квази-КТ и могут быть использованы для составления плана лучевой терапии.
— Расскажите подробнее об этом подходе. Как можно создавать одно изображение из другого?
— Раньше для решения задачи перевода МРТ в квази-КТ использовались статистические методы. Они заключаются в предположении, что если МРТ изображения одной и той же части тела двух различных пациентов схожи, то схожими должны быть и соответствующие КТ-изображения. Поэтому, набрав большую базу знаний из парных МРТ и КТ-снимков, можно по одиночному МРТ-снимку делать предположения о том, как будет выглядеть соответствующий КТ-снимок.
Искусственный интеллект позволяет значительно улучшить качество квази-КТ изображений по сравнению со статистическим подходом. В научно-исследовательской лаборатории Philips Research в Сколково активно развиваются два подхода для решения этой задачи.
В первом подходе, который называется «парный» перевод, используются снимки пациентов, прошедших оба исследования — и МРТ, и КТ. Эти снимки тщательно выравниваются между собой, а затем нейронная сеть учится воссоздавать квази-КТ-снимок, увидев лишь МРТ-изображение.
При этом в качестве эталона используется настоящий КТ-снимок той же самой области того же самого пациента. Целью такого обучения является создание квази-КТ-изображения, максимально похожего на реальный КТ-снимок. Когда квази-КТ достигает нужного качества, процесс обучения останавливается — и нейронная сеть может воссоздавать КТ-снимки.
— Подход кажется простым. Почему им не пользуются во всех больницах?
— Такой подход имеет свои недостатки. Во-первых, для обучения любой нейронной сети требуется множество изображений, а доступных и качественных «парных» изображений МРТ и КТ достаточно мало. Во-вторых, обученная нейронная сеть хорошо работает только для той части тела, которую она видела в процессе обучения.
Для использования на другой части тела потребуется переподготовка сети. В-третьих, обученная сеть хорошо работает только для того типа МРТ-изображений, на которых она училась. Для другого типа изображений, опять же, потребуется переобучение.
— А в чем заключается второй подход?
— Во втором разрабатываемом подходе, который называется «непарным», используются МРТ и КТ-изображения, полученные от разных пациентов. Это значит, что для обучения можно использовать не только парные МРТ и КТ-изображения пациентов, но любые МРТ или КТ-изображения выбранной области.
Поэтому объем доступных данных гораздо больше, а значит, тренировать такие нейронные сети проще. Эта нейронная сеть, которая называется генеративно-состязательной сетью (подробнее о таких сетях было рассказано здесь), состоит из двух блоков. Первый блок предназначен для перевода МРТ-изображений в КТ, а второй — переводит КТ-изображения в МРТ.
В процессе обучения используется следующий трюк: на вход сети подается МРТ-изображение, которое переводится первым блоком в квази-КТ-изображение. Затем это изображение поступает на вход второго блока, который переводит квази-КТ-изображение в квази-МРТ.
В результате такого процесса должно получиться квази-МРТ-изображение, максимально похожее на исходное, настоящее МРТ-изображение. Также процесс обучения сети выполняется и с другой стороны: настоящее КТ-изображение переводится в квази-МРТ, которое переводится в квази-КТ.
Полученное квази-КТ-изображение должно максимально совпадать с исходным КТ-изображением. Этот второй цикл обучения КТ –> квази-МРТ –> квази-КТ позволяет узнать сети, как же должны выглядеть КТ-снимки.
Без этого цикла сеть будет переводить МРТ-изображение в психоделические картинки, абсолютно далекие от нужных КТ-снимков. В результате многократного выполнения каждого из этих циклов оба блока нейронной сети выучиваются переводить МРТ в квази-КТ и КТ в квази-МРТ соответственно.
— Какие, на ваш взгляд, перспективы внедрения такого метода работы с медицинскими изображениями в ближайшем будущем?
— Уже сейчас парный подход, разрабатываемый в лабораториях компании Philips, позволяет рассчитать квази-КТ настолько точно, что существующие методы не позволяют отличить его от настоящего. К сожалению, пока «непарный» подход не позволит рассчитать квази-КТ-изображения для таких анатомически сложных структур, как нос.
Но для более регулярных органов, таких как головной мозг, этот метод демонстрирует неплохие результаты, достаточные для клинического использования. Таким образом, в будущем методы можно будет распространять и на другие зоны тела.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Эпоксидные смолы известны своей прочностью, устойчивостью к химическим воздействиям и хорошими электрическими свойствами. Такие полимеры используют в качестве основы красок, покрытий, клеев и изоляционных материалов. Однако их применение ограничено высокой вязкостью. Ученые ПНИПУ синтезировали низковязкую, но прочную эпоксидную смолу. Разработка откроет новые горизонты ее использования, избавит от потребности применять разбавители и станет модификатором более высоковязких существующих смол без понижения механических характеристик. Например, клей и краска станут более устойчивыми.
В прошлом ИИ-системы выполняли определенный набор задач, а при появлении новых их нужно было переобучать. На это уходили дополнительные финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые первыми в мире создали модель в области контекстного обучения (In-Context Learning), которая на нескольких примерах сама может учиться новым действиям.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.
Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.
Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.
Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии