Konwersja obrazów ultrasonograficznych do obrazowania w formacie CT z wykorzystaniem uczenia opartego na sztucznej inteligencji

Tło i uzasadnienie eksperymentu medycznego:

Obrazowanie ultrasonograficzne to metoda obrazowania wykorzystująca fale dźwiękowe do scharakteryzowania struktury i funkcji różnych narządów w stanach zdrowia i choroby. Ta technika jest szeroko stosowana w codziennym życiu klinicznym i ma wiele zalet. Badanie nie wiąże się z użyciem promieniowania jonizującego, dlatego jego użycie jest bezpieczniejsze niż inne techniki, takie jak zdjęcia rentgenowskie czy tomografia komputerowa. Obrazy pozyskiwane i oglądane na aparacie ultrasonograficznym są w czasie rzeczywistym, dzięki czemu można zidentyfikować zmiany, co w wielu przypadkach wpływa na ostateczną diagnozę. Badanie jest nieinwazyjne i nie wymaga użycia środka kontrastowego zawierającego substancje mogące wywołać reakcję alergiczną lub upośledzające czynność nerek. Ponadto sprzęt jest powszechnie dostępny, a także może być używany przy łóżku chorego. Poza wymienionymi zaletami badanie ultrasonograficzne ma również istotne wady. Fale ultradźwiękowe nie przenikają dobrze przez kości lub powietrze, co pogarsza jakość testu. Ponadto metoda w dużym stopniu zależy od umiejętności operatora, dlatego wymagane jest duże doświadczenie w celu uzyskania informacji o wystarczającej jakości i postawienia dokładnej diagnozy. Jakość testu zależy również od współpracy badanego podczas testu, takiej jak zmiany postawy i głębokie oddychanie.

W porównaniu z badaniem ultrasonograficznym tomografia komputerowa pozwala na szerszy obraz anatomiczny i nie jest ograniczona czynnikami fizjologicznymi, takimi jak kości i powietrze. Do najbardziej zauważalnych wad tomografii komputerowej należy zaliczyć fakt, że badanie wymaga promieniowania jonizującego, które nieuchronnie niesie ze sobą bezpośrednie i pośrednie zagrożenie dla zdrowia pacjenta. Ponadto test wymaga większych nakładów finansowych i kadrowych, co stanowi ograniczenie w jego stosowaniu poza szpitalem lub w krajach o złym statusie społeczno-ekonomicznym.

W tym badaniu badacze dążą do wypełnienia luki między tymi dwoma rodzajami technik i stworzenia jednolitego systemu, który wykorzystuje oba. Odbywa się to poprzez tworzenie obrazów CT z obrazów ultrasonograficznych. Proces ten będzie wiązał się z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji, czyli algorytmów uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe ogólnie, aw szczególności głębokie uczenie się, nabrało w ostatnich latach rozpędu w dziedzinie wizji komputerowej, a ostatnio także w dziedzinie obrazowania medycznego. Ponadto już teraz można zauważyć znaczące sukcesy w klasyfikacji chorób siatkówki, w której czujnikiem jest kamera dna oka lub optyczna tomografia koherencyjna (OCT), w klasyfikacji klasyfikacji w obrazowaniu MRI piersi 3, a ostatnio w klasyfikację ciężkości choroby wywołanej przez koronawirusa za pomocą zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej i badań ultrasonograficznych.

Uczenie maszynowe obejmuje dwie fazy. W pierwszej fazie algorytm trenuje na oznakowanych danych, korzystając z architektur i funkcji docelowych, które pozwalają osiągnąć wysoką dokładność. W drugim etapie badacze przetestują algorytm pod kątem danych, których jeszcze nie zaobserwowano. Należy zauważyć, że duża ilość oznakowanych danych może być bardzo pomocna w opracowaniu algorytmu, ale jednocześnie wytworzenie oznakowanych danych może być trudne i może to być długi i kosztowny proces. W związku z tym badacze będą stosować metody nienadzorowane lub częściowo nadzorowane.

Cele badań medycznych: Dostarczenie informacji sonograficznych i radiograficznych do systemu sztucznej inteligencji w celu tworzenia obrazów TK z obrazów ultrasonograficznych, w celu umożliwienia lepszej orientacji przestrzennej oraz lepszej charakterystyki skanowanych struktur anatomicznych.

Rodzaj badania: prospektywne, otwarte badanie, w którym zarówno lekarz, jak i pacjent są świadomi sposobu i celu badania.

Przebieg eksperymentu: Osoby spełniające kryteria badania zostaną poddane pełnemu badaniu ultrasonograficznemu narządów jamy brzusznej przy użyciu klinicznego aparatu ultrasonograficznego w Instytucie Obrazowania Centrum Medycznego Haemek. Przewidywany czas trwania egzaminu to 20 minut. Obrazy ultrasonograficzne zostaną wizualnie połączone z wcześniejszymi obrazami TK tego samego pacjenta w czasie badania, przy użyciu systemu Fusion znajdującego się w wyżej wymienionym aparacie ultrasonograficznym.

Należy pamiętać, że jeśli uczestnik zgłosił się na kliniczne badanie ultrasonograficzne, które i tak miało się odbyć, zda badanie kliniczne jak zwykle, a następnie osobno przejdzie badanie opisane powyżej w ramach badania.

Sprzężone obrazy CT i USG zostaną zakodowane i przesłane do laboratorium SAMPL w Instytucie Weizmanna, gdzie posłużą jako platforma edukacyjna dla systemu sztucznej inteligencji. Obrazy zostaną przesłane dopiero po zakodowaniu danych osobowych badanego w pliku EXCEL i zapisaniu go przez kierownika badania. Tylko główny naukowiec i drugorzędni badacze będą narażeni na wstępne zakodowanie informacji, które będą przechowywane na dedykowanym komputerze głównego naukowca, chronionym hasłem.

Zebrane zakodowane informacje będą przekazywane na bieżąco w trakcie badań do Instytutu Weizmanna, w celu zapewnienia dobrego pozyskiwania informacji oraz możliwości przekazywania informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym do badacza wiodącego na rzecz pozyskiwania informacji lepszej jakości, umożliwiającej analizę danych.

W każdej przyszłej aplikacji laboratorium SAMPL w celu uzyskania szczegółowych informacji o uczestnikach, będzie ono musiało kontaktować się z numerem seryjnym, gdy klucz kodujący będzie wyłącznie w placówce klinicznej (Szpital Haemek). Laboratorium SAMPL w Instytucie Weizmanna nie będzie w żaden sposób i na żadnym etapie eksperymentu narażone na identyfikowanie informacji o uczestnikach.

Monitorowanie uczestników i raportowanie wyników badań lekarskich

Jeśli w trakcie badania odkryte zostaną nieoczekiwane wyniki medyczne, które są ważne dla zdrowia pacjenta, obowiązkiem głównego badacza jest niezwłoczne przekazanie ich lekarzowi prowadzącemu w celu dalszej obserwacji i leczenia w razie potrzeby w ramach standardowej opieki medycznej. Uczestnicy nie będą obserwowani po skanowaniu eksperymentalnym w ramach badania klinicznego.