• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
04.06.2019
Philips
13 214

Как квази-КТ помогает спланировать высокоточную лучевую терапию

5.1

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.

Как квази-КТ помогает спланировать высокоточную лучевую терапию / ©Пресс-служба Philips Research

— 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.

Исходные МРТ-КТ-изображения и квази-КТ для сравнения / ©Pseudo-CT image generation from mDixon MRI images using fully convolutional neural networks, J. V. Stadelmann; H. Schulz; U. A. van der Heide; S. Renisch
Квази-КТ-изображение / ©Pseudo-CT image generation from mDixon MRI images using fully convolutional neural networks, J. V. Stadelmann; H. Schulz; U. A. van der Heide; S. Renisch

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 17:01
Андрей

Международная группа геологов выяснила, когда начал отступать антарктический ледник Туэйтса, который называют «ледником Судного дня».

Вчера, 15:05
Ольга Иванова

Немецкие ученые изучили Danionella cerebrum — небольшой вид рыб длиной около 12 миллиметров. И выяснили, как эта крошка способна издавать звуки более 140 децибел.

Вчера, 14:16
ПНИПУ

Смартфоны и прочие гаджеты стали неотъемлемой частью нашей жизни: они нужны для работы, учебы, комфортного отдыха, общения. Качественная работа устройств, а порой и наша безопасность зависят от состояния аккумулятора. Кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем ПНИПУ Даниил Курушин рассказал об основных правилах долголетия батареи смартфона, стоит ли заряжать и разряжать гаджет полностью, чем вредит виброрежим и что значат «скачущие» проценты.

26 февраля
Дарья Губина

В 2022 году зонд DART столкнулся с Диморфом, спутником астероида Дидим. Ученые хотели проверить, можно ли сбить с траектории небольшое, но потенциально опасное для нашей жизни космическое тело. Оказалось, DART не только изменил орбиту маленького объекта, но и полностью его «переворошил».

25 февраля
Руслан Руслан

Компания Neuralink, при помощи которой предприниматель Илон Маск надеется совершить революцию в интерфейсах «мозг-компьютер» (BCI), впервые имплантировала человеку устройство «чтения мыслей». Об этом Маск сообщил в твите, опубликованном 29 января. Однако, некоторые обеспокоены отсутствием прозрачности вокруг имплантата, который должен дать возможность управлять устройствами посредством мысли. Реакции ученых и экспертов на это событие обобщает медиа-редакция Nature, а Naked Science приводит перевод этой статьи.

26 февраля
Юлия Трепалина

Немецкие ученые рассказали о преимуществах новой технологии промышленного производства яблочного сока — с помощью метода спирального пресса с фильтрацией (spiral filter press). Исследователи установили, что он позволяет в четыре раза увеличить содержание в соке полезных для здоровья веществ по сравнению с более традиционным способом отжима.

20 февраля
Полина

В Российской академии наук завершили первый Большой словарь ударений, его издадут к концу года. Лингвисты собрали наиболее современные нормы произношения привычных слов и зафиксировали ударение для лексики, которая появилась в русском языке недавно.

1 февраля
Андрей

Канадские исследователи изучили состав пород, вышедших на поверхность при появлении первых континентов. По итогам анализа выяснилось, что новая земная кора возникла не в результате движения тектонических плит, а из-за процессов в океанических плато молодой Земли.

22 февраля
РНФ

Ученые показали, что экстремальный подъем уровня Каспийского моря на десятки метров, произошедший 18-13 тысяч лет назад и получивший название «Великая Хвалынская трансгрессия», мог быть вызван, вопреки существующим гипотезам, не таянием ледника, а естественными изменениями палеоклимата. Оказалось, что из-за холодного климата того периода обширные территории, с которых собирали воду впадающие в Каспий реки, были покрыты многолетней мерзлотой. В результате массы дождевых и талых вод почти не впитывались в мерзлые грунты и стекали в море, испарение с поверхности которого было небольшим. Все эти факторы привели к повышению уровня Каспия и увеличению площади моря более чем вдвое по сравнению с современным. Полученные данные помогут уточнить представления о масштабе колебаний уровня Каспийского моря при изменении климата.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: