Detektion af hjerneblødninger vinder AAPM's MedPhys Slam – Physics World

Detektion af hjerneblødninger vinder AAPM's MedPhys Slam – Physics World

Tidsstempel: 1. august 2023 kl. 11

Arrangører og vindere af 2023 MedPhys Slam
Kommunikationskonkurrence Arrangører og vindere af 2023 MedPhys Slam. Fra venstre mod højre: Rachel Trevillian, Kelsey Bittinger, Jason Luce, Ellie Bacon, Aroon Pressram, Emilie Carpentier og Emily Thompson. (Med høflighed: Sarah Aubert/AAPM STSC)

MedPhys Slam blev lanceret i 2018 og er nu en etableret del af AAPMs årsmøde. Den populære session er en kommunikationskonkurrence, hvor studerende og praktikanter præsenterer deres forskningsprojekter på kun tre minutter ved hjælp af tre slides. Vinderne udvælges af et dommerpanel, alle ikke-medicinske fysikere, som vurderer foredragene ud fra, hvor godt oplægsholderne forklarer deres forskningsspørgsmål, dets betydning og deres metoder.

I år deltog 17 deltagere - alle vindere af deres lokale AAPM-kapitelkonkurrencer. Deres præsentationer dækkede en bred vifte af medicinsk fysik temaer, fra protonterapi til stråleterapi, via områder, herunder radiografi, præklinisk billeddannelse, kunstig intelligens, radiobiologi og brachyterapi.

Registrering af blødninger i hjernen

Årets vinder blev Aroon Pressram, en masterstuderende ved University of Florida, som præsenterede et foredrag med titlen "The hidden hemorrhage: visualizing brain bleeds".

Pressram udvikler en teknik til hurtig påvisning af hjerneblødninger hos patienter med slagtilfælde. Han forklarede, at en patient med symptomer på slagtilfælde typisk vil blive indlagt på hospitalet til en CT-scanning, som involverer indsprøjtning af en kontrast for at hjælpe visualiseringen af ​​karrene i hjernen. Hvis der konstateres en blokering, modtager patienten revaskulariseringsterapi for at genoprette blodgennemstrømningen. Men denne behandling kan faktisk sætte patienten i fare for at udvikle en hjerneblødning eller lækage af kontrast ind i hjernen. "Det er derfor, det er vigtigt, at vi udfører opfølgende billeddannelse, så vi kan identificere hjerneblødningerne og vende det," forklarede han.

Så hvordan udfører man bedst sådan opfølgende billeddannelse? MR er nøjagtig og giver billeder i høj kvalitet, men den er langsom. CT-scanning er i mellemtiden meget hurtigere, men kan ikke skelne hjerneblødninger fra kontrast i hjernen. "Der skal være en bedre måde at få noget præcist og noget hurtigt for patienten på," sagde Pressram. "Jamen det er der. Og det kaldes dual-energy CT."

Aroon Pressram
Vindende præsentation Aroon Pressram fra University of Florida. (Med høflighed: Aroon Pressram)

Dual-energy CT fungerer ved at udføre to scanninger med forskellige røntgenspektre og derefter kombinere de to datasæt matematisk. Teknikken kan adskille signaler på grund af en hjerneblødning fra dem, der kommer fra kontrasten. Pressram bemærker, at dual-energy CT også er lettere tilgængelig end MR og tilbyder hurtigere scanningstider.

Efter en litteraturgennemgang indså Pressram, at "vi var de første mennesker i verden, der forskede i denne dobbeltenergiscanner til apopleksipatienter". For at undersøge ansøgningen yderligere vurderede han 500 slagtilfældepatienter med dobbeltenergi-CT og fandt ud af, at tilgangen fungerede godt i alle tilfælde og gav nøjagtige resultater rettidigt. "Sundhedspersonale bør være opmærksomme på denne fantastiske teknologi, der er derude, som kan give dem præcise resultater på hurtigere tid," konkluderede han.

Forbedring af prostatastrålebehandling

Andenpladsen i konkurrencen gik til Ellie Bacon, en medicinsk fysik bosiddende ved University of Nebraska Medical Center. Bacon beskrev, hvordan en proces kaldet offline review kunne forbedre strålebehandling til prostatacancerpatienter.

Offline gennemgang – som Bacon omtalte som "den vigtigste opgave, vi udfører for vores patienter på en ugentlig basis" – involverer at undersøge de billeder, der er taget under en patients behandling i løbet af den foregående uge for at se efter potentielle fejl, der skal ske hurtigt behandles og følge tumorsvind over tid.

For prostatakræftpatienter er en vigtig parameter, hvor godt de er i stand til at fylde blæren fra dag til dag. "Vi fandt ud af, at når patienter ikke er i stand til at fylde deres blære 50% fuld til deres behandling, har de en meget større chance for bivirkninger såsom blæretoksicitet," forklarede Bacon. "Det fik mig til at tænke, er der en måde, hvorpå vi kan finde disse patienter hurtigt, så vi kan hjælpe dem?"

Bacon foreslog en simpel tilføjelse til offlinegennemgangsprocessen, hvor en patients blære kategoriseres som "god", hvis den ser over 50 % fuld ud, eller "dårlig" for dem under 50 %. Hun udførte en test, hvor hendes team vurderede patienter over tre runder, med yderligere visuelle spor hver gang: Først en oversigt over, hvordan en fuld blære skulle se ud fra patientens oprindelige behandlingsplan; derefter et billede af en tom blære; og endelig et skøn over hvordan en 50% fuld blære skal se ud.

"Hver runde, med flere og flere visuelle spor, var de i stand til hurtigt at identificere, hvilke patienter der var gode eller dårlige og havde brug for vores hjælp," sagde Bacon. "Dette bekræftede min mistanke - vi er i stand til hurtigt at bruge offline gennemgang, som vi allerede gør for alle vores patienter, til at identificere de prostatakræftpatienter, der har brug for hjælp."

Når sådanne patienter er identificeret, kan deres behandlingsplan tilpasses til bedre at passe til deres blærefyldte gennemsnit. Dette reducerer deres chance for bivirkninger og forbedrer livskvaliteten efter behandlingen. "Det eneste spørgsmål, der er tilbage er, hvem ellers kan vi hjælpe med denne offline anmeldelse?" konkluderede hun.

Holder styr på tumoren

At tage tredjepladsen i MedPhys Slam, såvel som at vinde "people's choice-prisen", som publikum stemte frem, var Jason Luce, en ph.d.-studerende ved Loyola University. Luce fortalte deltagerne om en adaptiv skabelonbaseret tumorsporingsalgoritme til lungekræftstrålebehandling.

Tumorsporing under strålebehandling er særligt vigtigt for patienter med lungekræft. Vejrtrækning forårsager tumorbevægelse, hvilket fører til øget usikkerhed i tumorpositionen. Dette kræver brug af en større behandlingsstråle, der kan øge bestrålingen af ​​sundt omgivende væv. "Men hvis du aktivt kan spore tumoren, kan du bruge en mere præcis behandlingsstråle, hvilket betyder mindre stråling til sundt væv," forklarede Luce.

Under billedbaseret sporing er det dog muligt at miste tumoren, især når man bruger et stort søgevindue til at dække alle mulige områder af tumorbevægelse. For eksempel viste Luce et tilfælde, hvor sporingsalgoritmen fejlidentificerede tumorens placering som en uvedkommende billedartefakt.

Han sammenlignede dette sporingsproblem med det med at lede efter mistede bilnøgler. "I stedet for at søge i hele dit hus for at finde dem, kan du gøre dit liv lettere ved at spørge 'hvor var det sidste sted, jeg så dem?' I køkkenet? Bare søg i det område, problemet løst,” sagde han. "Vi tager den idé og anvender den til at forbedre tumorsporing."

Tilgangen, forklarede Luce, involverer at finde det sidste sted, hvor tumoren blev set under sporing, og derefter reducere søgeområdet til det område. Han testede teknikken på 229 røntgenbilleder af en tumor i bevægelse, udførte sporing ved hjælp af en algoritme med et stort søgevindue, samt et med et mindre adaptivt søgevindue.

Det mindre adaptive søgevindue gav en bemærkelsesværdig forbedring i tumorsporing. Med det statiske søgevindue udviste omkring 12 % af billederne dårlig sporing (betydelige forskelle mellem de faktiske og forudsagte tumorplaceringer), mens mindre end 1 % blev sporet dårligt af det adaptive søgevindue. "Vi forbedrer sporingsresultater og forbedrer ideelt set patientpleje," sagde han.

Tidsstempel:

Mere fra Fysik verden