Des examens d'irm plus rapides avec un nouvel algorithme


Des examens d'irm plus rapides avec un nouvel algorithme

Les cliniciens peuvent détecter même les premiers signes de cancer ou d'autres anomalies grâce à l'imagerie par résonance magnétique (IRM), qui scanne l'intérieur du corps dans des détails complexes, mais ces balayages peuvent être une expérience longue et inconfortable pour les patients car ils les nécessitent Pour rester encore dans la machine pendant 45 minutes. En utilisant un algorithme développé au Laboratoire de recherche en électronique du MIT, les temps de numérisation pourraient être abaissés à seulement 15 minutes.

Les scanners d'IRM utilisent de forts champs magnétiques et des ondes radio pour acquérir plusieurs images d'une seule et même partie du corps, conçues chacune pour créer un contraste entre différents types de tissus. Les radiologues sont capables de détecter des anomalies subtiles, comme une tumeur en développement, en comparant des images multiples de la même région et en examinant les variations de contraste des différents types de tissus. Cependant, la procédure de prise de balayages multiples des mêmes régions prend beaucoup de temps, ce qui entraîne des patients qui passent des temps prolongés à l'intérieur de la machine.

L'auteur principal Elfar Adalsteinsson, professeur agrégé d'ingénierie électrique et de sciences de l'informatique et de la santé et de la technologie, et Vivek Goyal, Esther et Harold E. Edgerton, professeurs associés en génie électrique et informatique, ont développé un algorithme qui peut accélérer considérablement Le processus d'analyse par IRM. Le document détaillant l'algorithme sera publié dans le journal Résonance magnétique en médecine .

En utilisant les informations obtenues à partir du premier balayage de contraste, l'algorithme peut produire des images ultérieures sans avoir à démarrer le scanneur à partir de zéro chaque fois qu'il produit une image différente à partir des données brutes puisqu'il dispose déjà d'un schéma de base. Ceci raccourcit considérablement le temps requis pour acquérir chaque analyse ultérieure.

En recherchant des fonctionnalités communes à toutes les scans différentes, telles que la structure anatomique de base, le logiciel est capable de créer ce schéma. L'algorithme utilise en particulier le premier balayage pour prédire la position probable des limites entre différents types de tissus dans les scans de contraste ultérieurs.

Adalsteinsson explique:

"Si la machine effectue un balayage de votre cerveau, votre tête ne passera pas d'une image à l'autre, donc si le numéro de numérisation numéro deux sait déjà où se trouve votre tête, il ne faudra pas aussi longtemps pour produire l'image que Lorsque les données devaient être acquises à partir de zéro pour la première analyse.

Étant donné les données d'un contraste, cela vous donne une certaine probabilité qu'un bord particulier, disent la périphérie du cerveau ou les bords qui confinent différents compartiments à l'intérieur du cerveau, sera au même endroit ".

Selon Goyal, l'algorithme ne peut pas transférer trop d'informations du premier balayage aux analyses ultérieures car il risquerait de perdre les caractéristiques de tissu unique révélées par les différents contrastes.

Goyal explique:

"Vous ne voulez pas présupposer trop. Donc, vous n'assumez pas, par exemple, que le motif lumineux et sombre d'une image sera répliqué dans l'image suivante, car en fait, ces types de motifs sombres et légers Sont souvent inversés et peuvent révéler des propriétés de tissu complètement différentes ".

Le premier auteur, Berkin Bilgic, précise que l'algorithme calcule donc pour chaque pixel individuel quelles nouvelles informations sont nécessaires pour la construction de l'image, et quelles informations, par exemple, les bords de différents types de tissu qu'il peut prendre des scans précédents. En conséquence, les examens par IRM sont beaucoup plus rapides et peuvent réduire le temps que les patients doivent passer à l'intérieur de la machine de 45 à seulement 15 minutes. Bilgic admet que le balayage plus rapide a un léger impact sur la qualité de l'image, mais il est bien supérieur aux algorithmes concurrents.

Les chercheurs travaillent actuellement à améliorer encore l'algorithme afin que les données d'image brutes puissent être traitées beaucoup plus rapidement dans une image finale qui peut être analysée par les cliniciens une fois que les patients ont quitté le scanner IRM. Les processeurs informatiques standard prennent beaucoup plus de temps pour la dernière étape de la conversion des données brutes en une image finale que les échographies conventionnelles, mais les chercheurs sont optimistes qu'ils sont en mesure de réduire le temps requis par les examens magnétiques conventionnels en utilisant les progrès récents dans Informatique de l'industrie du jeu.

Adalsteinsson commente:

"Les unités de traitement graphique, ou les GPU, sont des ordres de grandeur plus rapides à certaines tâches de calcul que les processeurs généraux, comme la tâche de calcul particulière dont nous avons besoin pour cet algorithme". Il ajoute qu'un élève du laboratoire travaille actuellement à la mise en œuvre de l'algorithme sur un GPU dédié.

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Section Des Questions Sur La Médecine: Pratique médicale