Представлен новый способ визуализации лёгких для упрощения диагностики болезней этого органа
В недавнем научном исследовании, опубликованном в журнале Шанхайского университета Цзяо Тонг, был представлен прорывной подход к анализу медицинских изображений легких.
Ученые разработали метод, известный как Dlung, который представляет собой инновационную технику для регистрации диффеоморфных изображений легких без прямого надзора.
Эта методика на основе нескольких выборок способна создавать высокоточные модели дыхательного движения, используя лишь ограниченное количество данных.
Моделирование дыхательного движения играет ключевую роль в медицинской визуализации, особенно при анализе грудной полости и легких в динамике.
Такие модели необходимы для оптимизации лучевой терапии рака легких, позволяя максимально точно нацеливаться на опухоли и минимизировать риск повреждения здоровых тканей.
Регистрация изображений - это процесс выявления точных соответствий между различными снимками легких.
Она имеет важное значение для точного моделирования дыхательных движений. В последнее время особый интерес вызывают методы регистрации без активного участия специалистов, так как они позволяют вычислять деформации без предварительно размеченных данных.
Однако у таких методов есть свои недостатки: они часто бессильны перед недостатком данных и не всегда способны сохранять топологическую целостность изображений при значительных деформациях.
Исследователи под руководством Пейжи Чена стремились преодолеть эти препятствия.
Их метод Dlung использует техники точной настройки для работы с ограниченным количеством данных и применяет алгоритмы масштабирования и возведения в квадрат для достижения диффеоморфной регистрации.
В результате, Dlung демонстрирует выдающуюся точность и способность сохранять топологические характеристики при регистрации четырехмерных (4D) изображений легких, превосходя такие базовые методы, как elastix, SyN и VoxelMorph.
Чен подчеркнул потенциал новой техники для клинического использования: «Dlung позволяет создавать точные и быстрые модели дыхательных движений, опираясь на ограниченный набор данных».
Он выразил уверенность в том, что метод найдет широкое применение в будущем, особенно в области лучевой терапии рака легких с визуальным контролем за процессом.