מודל דיגיטלי תלת ממדי לאבחון וטיפול בגושים ריאתיים

Summary

מטרת מחקר זה היא לפתח מודל דיגיטלי תלת-ממדי חדשני של גושים ריאתיים המשמש גשר תקשורת בין רופאים לחולים ומהווה גם כלי חדשני לאבחון מוקדם ולהערכה פרוגנוסטית.

Abstract

השחזור התלת-ממדי (3D) של גושים ריאתיים באמצעות תמונות רפואיות הציג גישות טכניות חדשות לאבחון וטיפול בגושים ריאתיים, וגישות אלה זוכות בהדרגה להכרה ואומצו על ידי רופאים וחולים. עם זאת, בניית מודל דיגיטלי תלת-ממדי אוניברסלי יחסית של גושים ריאתיים לאבחון וטיפול היא מאתגרת בשל הבדלי מכשירים, זמני צילום וסוגי קשריות. מטרת מחקר זה היא להציע מודל דיגיטלי תלת ממדי חדש של גושים ריאתיים המשמש גשר בין רופאים לחולים ומהווה גם כלי חדשני לאבחון מוקדם והערכה פרוגנוסטית . שיטות רבות לזיהוי וזיהוי קשריות ריאתיות מונעות בינה מלאכותית משתמשות בטכניקות למידה עמוקה כדי ללכוד את התכונות הרדיולוגיות של גושים ריאתיים, ושיטות אלה יכולות להשיג ביצועים טובים מתחת לעקומה (AUC). עם זאת, תוצאות חיוביות שגויות ושליליות שגויות ממשיכות להוות אתגר עבור רדיולוגים וקלינאים. הפרשנות והביטוי של תכונות מנקודת המבט של סיווג ובדיקה של קשריות ריאה עדיין אינם מספקים. במחקר זה מוצעת שיטה לשחזור תלת-ממדי רציף של הריאה כולה במיקומים אופקיים ועטרתיים על ידי שילוב טכנולוגיות עיבוד תמונה רפואיות קיימות. בהשוואה לשיטות ישימות אחרות, שיטה זו מאפשרת למשתמשים לאתר במהירות גושים ריאתיים ולזהות את תכונותיהם הבסיסיות תוך התבוננות בגושים ריאתיים מנקודות מבט מרובות, ובכך לספק כלי קליני יעיל יותר לאבחון וטיפול בגושים ריאתיים.

Introduction

השכיחות העולמית של גושים ריאתיים משתנה, אך ההערכה המקובלת היא כי לכ-30% מהמבוגרים יש לפחות קשרית ריאתית אחת הנראית בצילומי חזה¹. שכיחות קשריות ריאה גבוהה יותר באוכלוסיות ספציפיות, כגון מעשנים כבדים ובעלי היסטוריה של סרטן ריאות או מחלות ריאה אחרות. חשוב לציין כי לא כל גושי הריאה הם ממאירים, אך יש צורך בהערכה יסודית כדי לשלול ממאירות². גילוי מוקדם ואבחון של סרטן ריאות חיוניים לשיפור שיעורי ההישרדות, ובדיקות סקר קבועות עם טומוגרפיה ממוחשבת במינון נמוך (LDCT) מומלצות לאנשים בסיכון גבוה. שיטות רבות לזיהוי וזיהוי קשריות ריאתיות ^3,4,5,6,7 מונעות בינה מלאכותית....

Protocol

הערה: במהלך שלב עיבוד מקדים של נתונים, יש למיין וליירט את נתוני DICOM המקוריים כדי להבטיח תאימות להתקנים שונים ותוצאות עקביות. יכולת כוונון נאותה חייבת להיות שמורה לעיבוד עוצמה, ופרספקטיבה תלת-ממדית רציפה חיונית לתצפית. בפרוטוקול זה מובא תיאור שיטתי של הגישה המחקרית, המפרט מקרה של מטופלת בת 84 עם גושים ריאתיים. מטופלת זו נתנה הסכמה מדעת לאבחנה שלה באמצעות מודלים דיגיטליים ואישרה את השימוש בנתונים שלה למטרות מחקר מדעי. פונקציית שחזור המודל נגזרת מכלי התוכנה PulmonaryNodule (ראה טבלת חומרים לפרטים). אישור אתי התקבל מוועדת האתיקה של בית החולים דונגג'ימן, המסונף לאוניברסיטת בייג'ינג לרפואה סינית (DZMEC-KY-2019.90).

תוצאות

כדי להפוך את השיטה לישימה למגוון רחב יותר של התקנים, יש לארגן מחדש את סדר הערימה של כל סריקה בהתבסס על הקואורדינטות הפנימיות של מערכת הקבצים DICOM (איור 1) כדי ליצור את אמצעי האחסון התלת-ממדי הנכון (איור 2). בהתבסס על נתוני הנפח המדויקים, השתמשנו בשחזור אלגוריתמי.......

Discussion

להתקני LDCT שונים יש הבדלים משמעותיים ברצפי התמונה של DICOM שהם מפיקים, במיוחד במונחים של ניהול מערכת הקבצים. לכן, כדי לשחזר את המודל הדיגיטלי התלת-ממדי המרכזי של קשרית ריאתית בשלבים מאוחרים יותר של הפרוטוקול, שלב עיבוד הנתונים חשוב במיוחד. בשלב הכנת הנתונים והעיבוד המוקדם (שלב 1.2.2), ניתן למיין ?.......

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
MATLAB	MathWorks	2022B	Computing and visualization
Tools for Modeling	Intelligent  Entropy	PulmonaryNodule V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion