Veštačka inteligencija smanjuje barijeru za lečenje bolesti mozga ultrazvukom

Veštačka inteligencija smanjuje barijeru za lečenje bolesti mozga ultrazvukom

Fokusirana ultrazvučna tehnologija je neinvazivna metoda lečenja koja fokusira ultrazvučnu energiju na nekoliko milimetara mozga, uključujući duboke regione, za lečenje neuroloških poremećaja bez otvaranja lobanje. Primenjuje se u lečenju raznih teško izlečivih bolesti mozga kao što su depresija i Alchajmerova bolest jer minimizira uticaj na okolno zdravo tkivo i smanjuje neželjene efekte kao što su komplikacije i infekcije.

Međutim, njegova upotreba je do sada bila ograničena jer je teško odraziti izobličenje ultrazvučnih talasa uzrokovano različitim oblicima lobanja različitih pacijenata u realnom vremenu. Do sada, klinička primenljivost simulacionih modela veštačke inteligencije u oblasti neinvazivne fokusirane tehnologije ultrazvučne terapije nije potvrđena.

Istraživački tim predvođen dr. Kimom, Hjungminom iz Istraživačkog centra za bioniku na Korejskom institutu za nauku i tehnologiju (KIST) je sada razvio tehnologiju akustične simulacije u realnom vremenu zasnovanu na generativnoj veštačkoj inteligenciji da bi predvideo i ispravio izobličenje ultrazvučnog fokusa položaj izazvan lobanjom u realnom vremenu tokom fokusirane ultrazvučne terapije. Studija je objavljena u časopisu NeuroImage.

Da bi se predvidela lokacija nevidljivog akustičnog fokusa, trenutno se koriste navigacioni sistemi zasnovani na medicinskim slikama snimljenim pre tretmana, koji pružaju informacije o relativnom položaju pacijenta i ultrazvučnog pretvarača. Međutim, oni su ograničeni svojom nesposobnošću da uzmu u obzir izobličenje ultrazvučnih talasa uzrokovanih lobanjom, i dok su različite tehnike simulacije korišćene da bi se to kompenzovale, i dalje zahtevaju značajno vreme za računanje, što ih čini teškim za primenu u stvarnoj kliničkoj praksi. .

Istraživački tim je razvio tehnologiju ultrazvučne simulacije fokusirane u realnom vremenu kroz model veštačke inteligencije zasnovan na generativnoj adversarnoj neuronskoj mreži (GAN), modelu dubokog učenja koji se široko koristi za generisanje slika u oblasti medicine.

Tehnologija smanjuje vreme ažuriranja trodimenzionalnih informacija simulacije koje odražavaju promene u ultrazvučnim akustičnim talasima sa 14 s na 0,1 s, dok pokazuje prosečnu maksimalnu grešku akustičnog pritiska manju od 7% i grešku fokusne pozicije manju od 6 mm, oba koje su u opsegu greške postojećih tehnologija simulacije, povećavajući mogućnost kliničke primene.

Istraživački tim je takođe razvio navigacioni sistem zasnovan na medicinskoj slici kako bi proverio performanse razvijene tehnologije kako bi je brzo primenio u kliničkoj praksi u stvarnom svetu. Sistem može da obezbedi akustične simulacije u realnom vremenu brzinom od 5 Hz u zavisnosti od položaja ultrazvučnog pretvarača, i uspeo je da predvidi položaj ultrazvučne energije i fokusa unutar lobanje u realnom vremenu tokom fokusirane ultrazvučne terapije.

Ranije, zbog dugog vremena proračuna, ultrazvučni pretvarač je morao biti precizno pozicioniran na unapred planiranoj lokaciji da bi se iskoristili rezultati simulacije. Međutim, sa novorazvijenim navigacionim sistemom vođenim simulacijom, sada je moguće podesiti ultrazvučni fokus na osnovu rezultata akustične simulacije dobijenih u realnom vremenu. U budućnosti se očekuje da će se poboljšati tačnost fokusiranog ultrazvuka i obezbediti bezbedan tretman za pacijente tako što će biti u stanju da brzo reaguje na neočekivane situacije koje se mogu javiti tokom procesa lečenja.

„Kako je tačnost i bezbednost fokusiranog ultrazvučnog lečenja bolesti mozga poboljšana kroz ovo istraživanje, pojaviće se više kliničkih primena“, rekao je dr Kim, Hiungmin iz KIST-a. „Za praktičnu upotrebu, planiramo da verifikujemo sistem diverzifikacijom ultrazvučnog okruženja, kao što su ultrazvučni pretvarači sa više polja.“