هوش مصنوعی در رادیولوژی مداخلهای
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 رادیومیکی (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
مایل به ثبت دیدگاه هستید؟