هوش مصنوعی در رادیولوژی مداخله‌ای

The Role of Artificial Intelligence in Radiology Residency Training: A National Survey Study

در این مقاله قرار است کاربردهای هوش مصنوعی را در زمینه‌های مختلف رادیولوژی مداخله‌ای بررسی کنیم. البته ماهیت اجرایی و ناهمگون بودن رادیولوژی مداخله‌ای و نبود استانداردسازی، باعث کند شدن روند پذیرش AI در این حوزه شده است و بیشتر مطالعات فعلی، ابتدایی یا در حد آزمایش مفهومی هستند و هنوز پتانسیل کامل AI در این زمینه شکوفا نشده است.

تصمیم گیری و پیشبینی نتایج درمانی
هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از اطلاعات فراوان بالینی و ویژگی‌های رادیومیکس (radiomics)، تحلیل‌های توصیفی، ارزیابی ریسک و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهد و به طراحی برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌ شده کمک کند.

فلوروسکوپی
در آنژیوگرافی دیجیتال سابترکشن (DSA) به‌ علت حرکت‌های غیرقابل اجتناب بیمار بین تصویر با و بدون ماده حاجب، معمولاً آرتیفکت‌هایی در تصاویر وجود دارد. مدل‌های #یادگیری_عمیق هوش مصنوعی (DL) توانسته‌اند بدون نیاز به تصویر بدون ماده حاجب، تصاویر نهایی را به‌صورت دقیق‌تر و با دوز کمتر تولید کنند.
سیستم‌های فلوروسکوپی مجهز به AI همچنین با استفاده از کولیماتورهای ثانویه هوشمند، تابش را تنها به ناحیه‌ای از تصویر که برای پزشک اهمیت دارد محدود کرده و از پرتودهی به نواحی غیرضروری جلوگیری می‌کنند. این کار بدون تأثیر محسوس بر تجربه کاربر انجام می‌شود و حتی امکان کنترل دستی توسط پزشک نیز در نظر گرفته شده است.

سونوگرافی
هوش مصنوعی می‌تواند با کمک الگوریتم‌های تشخیص تصویر، ضعف‌های دیداری #سونوگرافی را جبران کند، به‌ویژه در اقدامات مداخله‌ای که دقت محل سوزن حیاتی است.

سی‌تی اسکن و ام‌آر‌آی
در تمامی مراحل تصویربرداری با CT و MRI، از تطبیق تصاویر، تحلیل ابلیشن، تولید تصاویر مصنوعی، تا تشخیص سوزن در MRI، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی ایفا کند. این ابزارها نه‌تنها باعث افزایش دقت می‌شوند، بلکه زمان و دخالت انسانی را کاهش می‌دهند.

تصویربرداری ترکیبی
تصویربرداری ترکیبی به معنی ترکیب هم‌زمان تصاویر حاصل از چندین روش تصویربرداری (مثل CT، MRI، سونوگرافی و PET) از یک ناحیه آناتومیکی خاص است. این تکنولوژی برای انجام اقدامات مداخله‌ای در بخش‌های عروقی و غیرعروقی مفید واقع می‌شود، زیرا اطلاعات تکمیلی از بافت و ساختار هدف ارائه می‌دهد. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای این نوع ترکیب تصویر، هنوز در مراحل اولیه‌ی توسعه هستند، اما در دیگر حوزه‌ها مانند عکاسی دیجیتال و تصویربرداری چندمدالیتی نتایج بهتری نسبت به روش‌های سنتی داشته‌اند.

گـردآورنـده: مبینا محمدی کیا

,
اشتراک گذاری:

مایل به ثبت دیدگاه هستید؟

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

آخرین دیدگاه‌ها

    آخرین دیدگاه‌ها