Фотоакустическая визуализация поможет оптимизировать биопсию

Фотоакустическая визуализация - это новый метод визуализации, основанный на ультразвуковом эффекте. Источник света вставляется в иглу с полым сердечником и используется для освещения тканей пациента. Ткань расширяется, в результате чего возникают волны давления, которые принимаются ультразвуковым зондом, а затем преобразуются в понятные человеку изображения с помощью процесса, называемого формированием луча. К сожалению, изображения, полученные таким образом, часто могут быть нечеткими и пронизанными "артефактами": фантомными изображениями, которые затрудняют интерпретацию изображения.

Новый подход, описанный в материале, опубликованном на медицинском портале Medical Xpress, включает интеграцию системы фотоакустической визуализации, системы отслеживания на основе глубокого обучения и роботизированной руки для отслеживания наконечников игл в различных средах визуализации во время операции¹.

"Это исследование примечательно по двум причинам", - отмечает автор. "Во—первых, идея использования фотоакустических изображений в качестве входных данных для роботизированной системы визуального управления, которая относится к использованию информации, извлеченной из изображений, для управления движением роботизированных систем, является новой и имеет множество преимуществ по сравнению с традиционным методом ультразвуковой визуализации. Во-вторых, использование выходных данных системы, основанной на глубоком обучении, в качестве входных данных для нашего роботизированного процесса визуального управления позволяет улучшить отслеживание кончиков игл по сравнению с созданием изображения, интерпретируемого человеком, и определением положения кончика иглы из этого изображения ".

Глубокое обучение относится к семейству алгоритмов машинного обучения, способных извлекать информацию из необработанных входных данных, таких как изображения. В данной работе визуальный компонент состоит из системы фотоакустической визуализации, предоставляющей необработанные данные датчиков системе глубокого обучения, которая затем определяет положение кончика иглы в кадре необработанных данных датчика. Координаты положения кончика иглы затем передаются роботизированной системе управления, которая дает команды для перемещения робота для отслеживания кончика иглы.

По мнению автора, этот подход поможет оптимизировать хирургические процедуры, такие как биопсия и введение катетера, за счет автоматизации задачи отслеживания наконечников игл и катетеров и предоставления врачам информации об окружающих тканях. Он считает, что это также должно снизить риск хирургических осложнений, таких как кровотечение, случайное повреждение близлежащих критических органов и сепсис в результате этих процедур.

Этот подход будет особенно полезен у пациентов с ожирением, поскольку фотоакустическая визуализация лучше подходит для отслеживания кончиков игл у этих пациентов по сравнению с традиционной ультразвуковой визуализацией, которая у пациентов с большими размерами тела часто дает изображения с большим количеством артефактов.

"Наш процесс вдвое сокращает расстояние, пройденное волной до ультразвукового зонда, что приводит к усилению принимаемых сигналов и уменьшению помех на фотоакустических изображениях", - отмечает автор.