Rychlejsí MRI skenování s novým algoritmem

Lékari jsou schopni rozpoznat i nejranejsí príznaky rakoviny nebo jiných abnormalit pomocí magnetické rezonance (MRI), která skenuje vnitrek tela ve slozitých detailech, nicméne tyto vysetrení mohou být pro pacienty dlouhou a nepohodlnou zkuseností, protoze to vyzaduje lezet v zarízení az 45 minut. Pomocí algoritmu vytvoreného ve výzkumné laboratori elektroniky MIT by cas skenování mohl být snízen na pouhých 15 minut.
MRI skenery pouzívají silné magnetické pole a rádiové vlny k získání nekolika snímku jedné a téze cásti tela, z nichz kazdá je urcena k vytvorení kontrastu mezi ruznými typy tkání. Radiologové dokází detekovat jemné abnormality, jako je rozvíjející se nádor, srovnáním násobných obrazu stejné oblasti a zkoumáním rozdílu v kontrastu ruzných typu tkání. Postup pri provádení vícecetných skenu ve stejných oblastech je vsak casove nárocný, coz vede k tomu, ze pacienti v zarízení trvají delsí dobu.
Vedoucí autor Elfar Adalsteinsson, docent elektrotechniky a informatiky a zdravotnických ved a technologie a Vivek Goyal, profesorka pro vývoj kariéry Esther a Harold E. Edgerton profesora pro elektrotechniku ??a informatiku vyvinuli algoritmus, který muze dramaticky urychlit vysetrení MRI. Clánek o algoritmu bude publikován v casopise Magnetická rezonance v medicíne.
Pouzitím informací získaných z prvního kontrastního skenování muze algoritmus vytváret dalsí snímky bez nutnosti spoustet skener od zacátku pri kazdém vytvárení odlisného obrazu od surových dat, protoze jiz má základní obrysy, z nichz lze pracovat. To podstatne zkracuje cas potrebný k získání kazdého pozdejsího skenování.
Hledáním funkcí, které jsou bezné ve vsech ruzných skenování, jako je základní anatomická struktura, je software schopen vytvorit tento obrys. Algoritmus pouzívá zejména první skenování k predvídání pravdepodobné polohy hranic mezi ruznými typy tkání v následujících kontrastních kontrolách.
Adalsteinsson vysvetluje:

"Pokud stroj provádí skenování vaseho mozku, vase hlava se nebude pohybovat z jednoho snímku do druhého, takze jestlize skenování císlo dve uz ví, kde je vase hlava, pak to nebude trvat tak dlouho, nez produkuje obrázek jako kdy mely být data získána od zacátku pro první skenování.
Vzhledem k datum z jednoho kontrastu vám dává jistou pravdepodobnost, ze urcitý okraj, napr. Okraj mozku nebo okraje, které omezují ruzné prostory uvnitr mozku, budou na stejném míste. "

Podle algoritmu Goyal nemuze algoritmus prenést prílis mnoho informací z prvního skenování na dalsí skenování, protoze by riskovalo ztrátu jedinecných vlastností tkáne odhalených ruznými kontrasty.

Goyal vysvetluje:

"Nechcete-li predpokládat prílis mnoho.Takze nepredpokládejte napríklad, ze jasný a tmavý vzor z jednoho snímku bude replikován na dalsím snímku, protoze ve skutecnosti tyto druhy tmavých a svetlých vzorku jsou casto obráceny a mohou odhalit zcela odlisné vlastnosti tkání. "

První autor Berkin Bilgic vysvetluje, ze algoritmus proto pro kazdý jednotlivý pixel vypocítává, jaké nové informace jsou potrebné pro konstrukci obrazu a jaké informace, napríklad okraje ruzných typu tkání, které mohou vzít z predchozích skenu. Výsledkem je, ze MRI skenování je mnohem rychlejsí a muze snízit dobu, kterou pacienti musí strávit uvnitr prístroje od 45 do jen 15 minut. Bilgic pripoustí, ze rychlejsí skenování má nepatrný dopad na kvalitu obrazu, ale je mnohem lepsí nez konkurencní algoritmy.
Vedci nyní pracují na dalsím zdokonalování algoritmu, aby mohly být zpracovávány rychleji obrazové údaje do konecného obrazu, který mohou analyzovat lékari poté, co pacient opustí MRI skener. Standardní pocítacové procesory trvají podstatne déle v záverecném kroku premeny prvotních dat na konecný obraz nez konvencní snímky MRI, avsak výzkumníci jsou optimistickí, ze dokázou zkrátit dobu potrebnou ke konvencním MRI skenováním soucasným pokrokem výpocetní hardware z herního prumyslu.

Adalsteinsson komentuje:

"Grafické procesory nebo GPU jsou rádove rychlejsí u urcitých výpocetních úloh nez generické procesory, stejne jako konkrétní výpocetní úloha, kterou potrebujeme pro tento algoritmus." Dodává, ze student v laboratori pracuje v soucasné dobe na implementaci algoritmu na vyhrazeném GPU.

Napsal: Petra Rattue