Дослідження виявлення мозкової кровотечі виграло MedPhys Slam від AAPM – Physics World

Дослідження виявлення мозкової кровотечі виграло MedPhys Slam від AAPM – Physics World

Мітка часу: 1 серпня 2023 р., 11:30

Організатори та переможці MedPhys Slam 2023
Комунікаційний конкурс Організатори та переможці MedPhys Slam 2023. Зліва направо: Рейчел Тревіліан, Келсі Біттінгер, Джейсон Люс, Еллі Бекон, Арун Пресрам, Емілі Карпентьєр та Емілі Томпсон. (З дозволу: Сара Обер/AAPM STSC)

MedPhys Slam, запущений у 2018 році, тепер є невід’ємною частиною щорічних зборів AAPM. Популярна сесія – це комунікаційний конкурс, у якому студенти та слухачі представляють свої дослідницькі проекти всього за три хвилини, використовуючи лише три слайди. Переможців обирає журі, до складу якого входять немедичні фізики, які оцінюють доповіді на основі того, наскільки добре доповідачі пояснюють питання дослідження, його значення та методи.

Цього року брали участь 17 учасників – усі переможці місцевих змагань AAPM. Їхні презентації охоплювали широкий спектр тем медичної фізики, від протонної терапії до променевої терапії, за допомогою таких областей, як рентгенографія, доклінічна візуалізація, штучний інтелект, радіобіологія та брахітерапія.

Виявлення крововиливів у мозок

Цьогорічним переможцем став Aroon Pressram, студент магістра Університету Флориди, який представив доповідь під назвою «Прихований крововилив: візуалізація кровотечі в мозок».

Pressram розробляє методику швидкого виявлення крововиливів у мозок у пацієнтів з інсультом. Він пояснив, що пацієнта з симптомами інсульту, як правило, госпіталізують до лікарні для проведення комп’ютерної томографії, яка передбачає введення контрасту для сприяння візуалізації судин головного мозку. Якщо виявлено закупорку, пацієнт отримує реваскуляризаційну терапію для відновлення кровотоку. Але таке лікування насправді може поставити пацієнта під загрозу розвитку мозкової кровотечі або витоку контрасту в мозок. «Ось чому важливо, щоб ми проводили подальшу візуалізацію, щоб ми могли ідентифікувати крововилив у мозок і зупинити його», – пояснив він.

Отже, як найкраще виконати таку подальшу візуалізацію? МРТ є точним і забезпечує якісні зображення, але це повільно. Тим часом комп’ютерна томографія набагато швидша, але не може відрізнити мозкову кровотечу від контрасту в мозку. «Повинен бути кращий спосіб отримати щось точне та швидке для пацієнта», — сказав Прессрам. «Ну є. І це називається КТ з подвійною енергією».

Aroon Pressram
Переможна презентація Арун Пресрам з Університету Флориди. (З дозволу: Aroon Pressram)

Двоенергетичний КТ працює шляхом виконання двох сканувань із різними рентгенівськими спектрами, а потім математичним поєднанням двох наборів даних. Техніка може відокремити сигнали, спричинені крововиливом у мозок, від тих, що надходять від контрасту. Pressram зазначає, що двоенергетична КТ також є більш доступною, ніж МРТ, і забезпечує швидший час сканування.

Після огляду літератури Pressram зрозумів, що «ми були першими в світі, хто проводив дослідження цього двоенергетичного сканера для пацієнтів з інсультом». Для подальшого вивчення застосування він оцінив 500 пацієнтів з інсультом за допомогою двоенергетичної КТ і виявив, що цей підхід був ефективним у всіх випадках, даючи точні результати вчасно. «Медичні працівники повинні знати про цю дивовижну технологію, яка може дати їм точні результати за швидший час», – підсумував він.

Удосконалення променевої терапії простати

Друге місце в конкурсі посіла в Еллі Бекон, ординатор медичної фізики в медичному центрі Університету Небраски. Бекон описав, як процес під назвою офлайн-перевірка може покращити променеву терапію для пацієнтів з раком простати.

Офлайн-перевірка, яку Бейкон назвав «єдиним найважливішим завданням, яке ми виконуємо для наших пацієнтів щотижня», включає перевірку зображень, зроблених під час лікування пацієнта протягом попереднього тижня, для пошуку будь-яких потенційних помилок, які потрібно швидко виправити. і слідкувати за зменшенням пухлини з часом.

Для хворих на рак передміхурової залози важливим параметром є те, наскільки добре вони здатні щодня наповнювати сечовий міхур. «Ми виявили, що коли пацієнти не можуть наповнити свій сечовий міхур на 50% для лікування, у них набагато більше шансів на побічні ефекти, такі як токсичність сечового міхура», — пояснив Бекон. «Це змусило мене подумати: чи є спосіб швидко знайти цих пацієнтів і допомогти їм?»

Бейкон запропонував просте доповнення до процесу огляду в автономному режимі, в якому сечовий міхур пацієнта класифікується як «хороший», якщо він виглядає наповненим понад 50%, або «поганий» для сечового міхура нижче 50%. Вона провела тест, під час якого її команда оцінювала пацієнтів протягом трьох раундів, щоразу надаючи додаткові візуальні підказки: по-перше, схема того, як має виглядати наповнений сечовий міхур з початкового плану лікування пацієнта; потім зображення порожнього сечового міхура; і, нарешті, оцінка того, як повинен виглядати наповнений на 50% сечовий міхур.

«З кожним раундом, маючи все більше і більше візуальних підказок, вони змогли швидко визначити, які пацієнти були хороші чи погані та потребували нашої допомоги», — сказав Бекон. «Це підтвердило мої підозри — ми можемо швидко використовувати офлайн-перевірку, яку ми вже робимо для всіх наших пацієнтів, щоб ідентифікувати хворих на рак передміхурової залози, які потребують допомоги».

Після виявлення таких пацієнтів їх план лікування можна адаптувати, щоб краще відповідати середньому наповненню сечового міхура. Це зменшує ймовірність побічних ефектів і покращує якість життя після лікування. «Залишається єдине питання: кому ще ми можемо допомогти з офлайн-перевіркою?» – підсумувала вона.

Спостереження за пухлиною

Зайнявши третє місце в MedPhys Slam, а також вигравши нагороду «Вибір людей», за яку голосували глядачі, було Джейсон Люс, докторант університету Лойоли. Люс розповіла присутнім про адаптивний алгоритм відстеження пухлини на основі шаблону для променевої терапії раку легенів.

Відстеження пухлини під час променевої терапії особливо важливо для пацієнтів з раком легенів. Дихання викликає рух пухлини, що призводить до збільшення невизначеності положення пухлини. Це вимагає використання більшого лікувального променя, який може збільшити опромінення здорових навколишніх тканин. «Але якщо ви можете активно відстежувати пухлину, ви можете використовувати більш точний промінь для лікування, що означає менше опромінення здорових тканин», — пояснив Люс.

Однак під час відстеження на основі зображень можна втратити пухлину, особливо якщо використовувати велике вікно пошуку, щоб охопити всі можливі діапазони руху пухлини. Наприклад, Luce показав випадок, коли алгоритм відстеження помилково визначив розташування пухлини як місце стороннього артефакту зображення.

Він порівняв цю проблему відстеження з проблемою пошуку втрачених ключів від машини. «Замість того, щоб обшукувати весь будинок, щоб знайти їх, ви можете полегшити собі життя, запитаючи: «Де я бачив їх востаннє?» На кухні? Просто обшукайте цю територію, і проблема вирішена», – сказав він. «Ми беремо цю ідею та застосовуємо її для покращення відстеження пухлин».

Цей підхід, як пояснив Люс, передбачає пошук останнього місця, де пухлина була помічена під час відстеження, а потім зменшення області пошуку до цієї області. Він перевірив цю техніку на 229 рентгенівських зображеннях пухлини в русі, виконуючи відстеження за допомогою алгоритму з великим вікном пошуку, а також алгоритму з меншим адаптивним вікном пошуку.

Менше вікно адаптивного пошуку забезпечило помітне покращення відстеження пухлини. У статичному вікні пошуку близько 12% зображень демонстрували погане відстеження (значні відмінності між фактичним і прогнозованим розташуванням пухлини), тоді як менше 1% погано відстежувалися адаптивним вікном пошуку. «Ми покращуємо результати відстеження та, в ідеалі, покращуємо догляд за пацієнтами», — сказав він.

Часова мітка:

Більше від Світ фізики