Yapay zeka CT'nin kalitesini artırır mı?

Artık 3D bir kamera ve yapay zeka (AI) sayesinde hastalar CT taraması için en uygun pozisyona getirilebiliyor. Sonuç: Artırılmış görüntü kalitesi ve doğru dozaj...

2 EYLÜL, 20180
Paylaş Tweet Paylaş
Yapay zeka CT'nin kalitesini artırır mı?

Siemens Healthineers’ın yeni hasta pozisyonlandırma çözümü “FAST Entegre İş Akışı”, bilgisayarlı tomografi (CT) görüntülemede kaliteyi artırıyor. Bu çözüm aslında 3D kamera, dokunmatik paneller ve akıllı bir yazılımdan ibaret. Program, belirlenen protokole göre hastanın nasıl pozisyonlandırılması gerektiğini hesaplıyor. Ardından hasta masası CT tarama için en doğru pozisyona getiriliyor. Eskiden çok zaman alan ve hataya yatkın olan bu süreç, “FAST Entegre İş Akışı” ile otomatikleştirildi ve hata payı azaltıldı. Artık incelenecek organın görüntüsü çok daha yüksek kalitede ve kusursuz şekilde alınabiliyor. Hastalar doğru pozisyonlandırılmıyor Araştırmalar, CT taramasına giren hastaların yüzde 95’inin doğru bir şekilde pozisyonlandırılmadığını gösteriyor. CT taramasında mükemmel görüntü kalitesinin yakalanması ve hastaya olası en düşük doz ayarın yapılması için hastanın tarayıcının tam merkezine (izomerkez) gelecek şekilde yatırılması gerekiyor. Yapılan araştırmalara göre birkaç santimetrelik sapma bile görüntüde gürültü oluşmasına ya da radyasyon dozunun artmasına sebep olabiliyor. Klinik çalışanları bugüne kadar vücudun üzerine yansıtılan lazer işaretleyicilerle çalışırdı. Ancak hastanın karmaşık anatomisi yüzünden doğru alanı tespit edebilmek genellikle çok zor olurdu. Her ne kadar profesyonel tecrübe önemli bir rol oynuyor olsa da klinik çalışanlarının zaten kendileri de farklı vücut tiplerine sahip olduğundan, onların hastaya ve masaya bakış açılarındaki farklılıklar da ciddi sapmalara neden olabiliyordu. Tarama otomasyonu ürün müdürü Thomas Böttger, “Klinik kullanıcıları hastaların doğru bir şekilde pozisyonlandırılması için tarayıcının bir ‘göz’ ile donatılmasını zaten uzun yıllardır talep ediyordu” diyor. Bu gelişme, hastanın uzun veya kısa boylu ya da kilolu veya zayıf olmasına bakılmaksızın, tek bir tuşla tarayıcı içindeki izomerkeze doğrudan otomatik olarak pozisyonlandırılması anlamına geliyor. CT’de optimum hasta pozisyonlandırmasını otomatik olarak yapabilen ilk ticari çözüm niteliğindeki bu yöntem, Siemens Healthineers imzasını taşıyor. İyi bir kombinasyon Uzmanlar birkaç yıl öncesinde bu soruna bir çözüm aramaya başladığında, sunduğu veriler yapay zekaya dayalı algoritmalarla değerlendirilen FAST 3D kameraların görüntü kombinasyonları gelecek vaat ediyordu. Princeton, ABD’deki Siemens Healthineers’da çalışan görüntü uzmanları bu amaçla derin öğrenme yöntemi üzerinde karar kıldı. Yapay zekanın bir alt disiplini olan derin öğrenme, büyük miktarlardaki verilerden bilgi edinmek için yapay sinir ağlarından faydalanıyor ve öğrenilenleri sürekli olarak yeni içeriklerle bağdaştırıyor. CT tarayıcıların “gözleri” olan bu gibi algoritmalar,büyük miktarlardaki klinik verilerden faydalanarak CT masası üzerindeki hastanın pozisyonunu ve açısını üç boyutlu modellemeyi öğrenmeye başladı. Bu algoritmalar, Vision Technologies Solutions araştırma bölümü başkanı Terrence Chen ve ekibi tarafından geliştirildi. Hasta masasının üzerindeki tavana monte edilen FAST 3D Kamera, uzanmış durumdaki hastanın görüntüsünü çekiyor. Yazılım, hastanın vücut hatlarını üç boyutlu olarak belirliyor ve kızılötesi kamera yardımıyla hastanın üzerinde kıyafetleri veya bir battaniye olsa bile hiç hata yapmıyor. Daha sonra bu sistem, belirlenmiş protokol doğrultusunda en ideal izomerkezi seçiyor. Sonrasında işaretlenmiş sınır çizgileri Yapay zeka parmakla hareket ettirilerek manuel hassas ayarlama yapılabiliyor olsa da buna nadiren gerek duyuluyor. Artık tek yapmanız gereken, düğmeye basmak. Hemen ardından masa, hastayı tarama işleminin yapılacağı optimum pozisyona getiriyor. Büyük miktarda eğitim verisi gerekiyor Chen, “Burada söz konusu olan en büyük zorluklardan biri de bu algoritmaların, farklı muayene koşullarından bağımsız olarak, hastaları doğru bir şekilde tanımlamayı öğrenmelerine yetecek miktarda eğitim verisinin toplanması,” diyor. Siemens Healthineers’ın dünya genelinde kurduğu iş birlikleri sayesinde araştırmacılar alabildiğine geniş bir vücut ölçüsü ve muayene koşulu yelpazesinden yeterince miktarda veriyi toplamayı başardı. “Tam Destekli Tarayıcı Teknolojileri”nin kısaltması olan FAST zaten onaylanmış durumda ve halen kliniklerde kullanılıyor. Uzmanlara göre ileride çok daha fazla önem kazanacak. Ürün müdürü Böttger, “CT muayenelerinin sayısı sürekli artarken, bu muayeneler için gerekli klinik uzman sayısı aynı oranda artmıyor” diyor. Bu yüzden yapay zekanın, güvenilir teşhis için görüntü kalitesini artırmak ve hastanın sağlığı için radyasyon dozajını tam belirlemekle yetinmeyip verimliliği artırmaya ve hastaların bekleme sürelerini kısaltmaya da odaklanması şart.


İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR

Yorum Yaz




Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.