Beyin kanaması saptama çalışması AAPM'nin MedPhys Slam'ini kazandı – Fizik Dünyası

2018'de başlatılan MedPhys Slam artık AAPM Yıllık Toplantısının yerleşik bir özelliğidir. Popüler oturum, öğrencilerin ve stajyerlerin araştırma projelerini yalnızca üç slayt kullanarak yalnızca üç dakika içinde sundukları bir iletişim yarışmasıdır. Kazananlar, tamamı tıp dışı fizikçilerden oluşan bir jüri heyeti tarafından seçiliyor ve bu panel, konuşmacıların araştırma sorusunu, önemini ve yöntemlerini ne kadar iyi açıkladıklarına göre konuşmaları değerlendiriyor.

Bu yıl, tamamı yerel AAPM bölümü yarışmalarının galibi olan 17 yarışmacı katıldı. Sunumları, radyografi, klinik öncesi görüntüleme, yapay zeka, radyobiyoloji ve brakiterapi gibi alanlar aracılığıyla proton tedavisinden radyoterapiye kadar çok çeşitli tıbbi fizik temalarını kapsıyordu.

Beyindeki kanamaların tespiti

Bu yılın kazananı oldu Aroon PressramFlorida Üniversitesi'nde yüksek lisans öğrencisi, "Gizli kanama: beyin kanamalarının görselleştirilmesi" başlıklı bir konuşma yaptı.

Pressram, felç hastalarında beyin kanamalarının hızlı tespiti için bir teknik geliştiriyor. İnme semptomlarıyla başvuran bir hastanın tipik olarak beyindeki damarların görselleştirilmesine yardımcı olmak için kontrast madde enjekte edilmesini içeren BT taraması için hastaneye kaldırılacağını açıkladı. Bir tıkanıklık bulunursa hastaya kan akışını yeniden sağlamak için revaskülarizasyon tedavisi uygulanır. Ancak bu tedavi aslında hastayı beyin kanaması veya kontrastın beynine sızması riskiyle karşı karşıya bırakabilir. "Bu nedenle beyin kanamalarını tanımlayıp tersine çevirebilmemiz için takip görüntülemesi yapmamız çok önemli" diye açıkladı.

Peki böyle bir takip görüntülemeyi en iyi nasıl gerçekleştirebiliriz? MR doğrudur ve yüksek kaliteli görüntüler sağlar, ancak yavaştır. Bu arada CT taraması çok daha hızlıdır ancak beyin kanamalarını beyindeki kontrasttan ayırt edemez. Pressram, "Hasta için doğru ve hızlı bir şey elde etmenin daha iyi bir yolu olmalı" dedi. “Evet var. Ve buna çift enerjili CT deniyor.”

Çift enerjili CT, farklı X-ışını spektrumlarıyla iki tarama gerçekleştirip ardından iki veri setini matematiksel olarak birleştirerek çalışır. Teknik, beyin kanamasından kaynaklanan sinyalleri kontrasttan gelen sinyallerden ayırabiliyor. Pressram, çift enerjili CT'nin MRI'dan daha kolay elde edilebildiğini ve daha hızlı tarama süreleri sunduğunu belirtiyor.

Literatür taramasının ardından Pressram, "felç hastaları için bu çift enerjili tarayıcı üzerinde araştırma yapan dünyadaki ilk insanlar olduğumuzu" fark etti. Uygulamayı daha ayrıntılı incelemek için 500 felçli hastayı çift enerjili BT ile değerlendirdi ve yaklaşımın tüm vakalarda iyi performans gösterdiğini ve zamanında doğru sonuçlar verdiğini buldu. "Sağlık profesyonelleri, onlara daha kısa sürede doğru sonuçlar verebilecek bu muhteşem teknolojinin farkında olmalıdır" diye bitirdi.

Prostat radyoterapisinin iyileştirilmesi

Yarışmada ikinci sırayı aldı Ellie BaconNebraska Üniversitesi Tıp Merkezi'nde tıbbi fizik asistanı olan Dr. Bacon, çevrimdışı inceleme adı verilen bir sürecin, prostat kanseri hastalarına yönelik radyoterapiyi nasıl geliştirebileceğini anlattı.

Bacon'un "hastalarımız için haftalık olarak yaptığımız en önemli görev" olarak adlandırdığı çevrimdışı inceleme, hızlı bir şekilde düzeltilmesi gereken olası hataları aramak için bir hastanın önceki hafta tedavisi sırasında alınan görüntülerin incelenmesini içerir. ele alınması ve zaman içinde tümör küçülmesinin takip edilmesi.

Prostat kanseri hastaları için önemli bir parametre, mesanelerini günden güne ne kadar iyi doldurabildikleridir. Bacon, "Hastalar tedavileri için mesanelerini %50 oranında dolduramadıklarında, mesane toksisitesi gibi yan etkilerin görülme ihtimalinin çok daha yüksek olduğunu bulduk" diye açıkladı. "Bu beni şunu düşündürdü: Bu hastaları hızlı bir şekilde bulup onlara yardım edebilmemizin bir yolu var mı?"

Bacon, çevrimdışı inceleme sürecine, hastanın mesanesinin %50'nin üzerinde dolu görünüyorsa "iyi", %50'nin altındaysa "kötü" olarak kategorize edildiği basit bir ekleme önerdi. Ekibinin hastaları üç tur boyunca değerlendirdiği ve her seferinde ek görsel ipuçları sağladığı bir test gerçekleştirdi: ilk olarak, hastanın orijinal tedavi planına göre dolu bir mesanenin nasıl görünmesi gerektiğine dair bir taslak; ardından boş bir mesanenin görüntüsü; ve son olarak %50 dolu mesanenin nasıl görünmesi gerektiğine dair bir tahmin.

Bacon, "Her turda, giderek daha fazla görsel ipucuyla, hangi hastaların iyi veya kötü olduğunu ve yardımımıza ihtiyacı olduğunu hızlı bir şekilde tespit edebildiler" dedi. "Bu benim şüphemi doğruladı; yardıma ihtiyacı olan prostat kanseri hastalarını belirlemek için zaten tüm hastalarımız için yaptığımız çevrimdışı incelemeyi hızlı bir şekilde kullanabiliyoruz."

Bu tür hastalar belirlendikten sonra tedavi planları, mesane doluluk ortalamalarına daha iyi uyacak şekilde uyarlanabilir. Bu, yan etki olasılığını azaltır ve tedaviyi takiben yaşam kalitesini artırır. "Geriye kalan tek soru, bu çevrimdışı incelemede başka kime yardımcı olabileceğimiz?" sonucuna vardı.

Tümörün takibi

MedPhys Slam'de üçüncü olmanın yanı sıra seyircilerin oylarıyla "Halkın Seçimi Ödülünü" kazandı. Jason LuceLoyola Üniversitesi'nde doktora öğrencisi. Luce katılımcılara akciğer kanseri radyoterapisi için uyarlanabilir şablon tabanlı tümör izleme algoritmasından bahsetti.

Radyoterapi sırasında tümör takibi özellikle akciğer kanserli hastalar için önemlidir. Nefes alma tümör hareketine neden olur ve bu da tümör pozisyonunda belirsizliğin artmasına neden olur. Bu, sağlıklı çevre dokuların ışınlanmasını artırabilecek daha büyük bir tedavi ışınının kullanılmasını gerektirir. Luce, "Ancak tümörü aktif olarak takip edebiliyorsanız, daha hassas bir tedavi ışını kullanabilirsiniz, bu da sağlıklı dokulara daha az radyasyon verilmesi anlamına gelir" diye açıkladı.

Ancak görüntü tabanlı izleme sırasında, özellikle tümör hareketinin tüm olası aralıklarını kapsayan geniş bir arama penceresi kullanıldığında tümörü kaybetmek mümkündür. Örneğin Luce, izleme algoritmasının tümörün konumunu yabancı bir görüntü artefaktı olarak yanlış tanımladığı bir durumu gösterdi.

Bu takip problemini kayıp araba anahtarlarını aramaya benzetti. “Onları bulmak için tüm evinizi aramak yerine 'Onları en son nerede gördüm?' diye sorarak hayatınızı kolaylaştırabilirsiniz. Mutfakta? O bölgeyi araştırın, sorun çözüldü” dedi. "Bu fikri alıp tümör takibini geliştirmeye yönelik uyguluyoruz."

MedPhys Slam bilim iletişimi sanatını öne çıkarıyor

Luce'un açıkladığı yaklaşım, izleme sırasında tümörün görüldüğü son yeri bulmayı ve ardından arama bölgesini o alana indirmeyi içeriyor. Tekniği, hareket halindeki bir tümörün 229 X-ışını görüntüsü üzerinde test etti; izlemeyi, geniş bir arama penceresine sahip bir algoritmanın yanı sıra daha küçük bir uyarlanabilir arama penceresine sahip bir algoritma kullanarak gerçekleştirdi.

Daha küçük uyarlanabilir arama penceresi, tümör takibinde dikkate değer bir gelişme sağladı. Statik arama penceresiyle görüntülerin yaklaşık %12'si zayıf izleme sergilerken (gerçek ve tahmin edilen tümör konumları arasında önemli farklar), %1'den azı ise uyarlanabilir arama penceresi tarafından zayıf şekilde takip edildi. "İzleme sonuçlarını iyileştiriyoruz ve ideal olarak hasta bakımını iyileştiriyoruz" dedi.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://physicsworld.com/a/brain-bleed-detection-study-wins-aapms-medphys-slam/