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I ricercatori sviluppano la nuova piattaforma automatizzata per le analisi approfondite delle scansioni di MRI

Uno del main foggia l'uso di medici diagnosticare le malattie e le lesioni nei casi che variano dalla sclerosi a placche alle ossa rotte è imaging a risonanza magnetica (MRI). Tuttavia, i risultati di una scansione di MRI richiedono le ore o i giorni per interpretare ed analizzare. Ciò significa che se una ricerca più dettagliata è necessaria, o c'è un problema con la scansione, il paziente deve ritornare per seguito.

Un sistema di nuova, analisi supercomputing a forza e in tempo reale può cambiare quello.

I ricercatori dal centro di elaborazione avanzato il Texas (TACC), dal centro di scienza di salubrità dell'università del Texas (UTHSC) e dalla sanità di Philips, hanno sviluppato una nuova, piattaforma automatizzata capace di restituzione delle analisi approfondite di MRI scandisce nei minuti, callback pazienti quindi di minimizzazione, salvando milioni di dollari annualmente ed avanzando la medicina di precisione.

Il gruppo ha presentato una dimostrazione del proof of concept della piattaforma alla conferenza internazionale sul Biomedical e sull'informatica di salubrità questa settimana a Orlando, Florida.

La piattaforma hanno sviluppato le associazioni le capacità della rappresentazione dello scanner di Philips MRI con la potenza di elaborazione del supercomputer di fuga precipitosa -- uno del più veloce nel mondo -- facendo uso dell'infrastruttura TACC-in via di sviluppo della piattaforma dell'agave api per facilitare comunicazione, trasferimento di dati e controllo di processo fra i due.

Un api, o il Application Program Interface, è un insieme dei protocolli e degli strumenti che specificano come le componenti del software dovrebbero interagire. L'agave gestisce l'esecuzione dei processi di calcolo e tratta il flusso dei dati dal sito al sito. È stata usata per un intervallo dei problemi, da genomica dell'impianto alle simulazioni molecolari e che permette che i ricercatori accedano alle risorse di cyberinfrastructure come la fuga precipitosa via il Web.

“La piattaforma dell'agave introduce la potenza del computer a alto rendimento nella clinica,„ ha detto William (Joe) Allen, un ricercatore di scienze biologiche per TACC e autore principale sul documento. “Questo dà i radiologi e l'altro personale clinico i mezzi per fornire il controllo di qualità in tempo reale, la medicina di precisione e la migliore cura globale al paziente.„

Per il loro progetto dimostrativo, il personale a UTHSC ha eseguito le scansioni di MRI su un paziente con un disordine della cartilagine per valutare lo stato della malattia. I dati dal MRI sono stati passati con un proxy server per precipitarsi dove hanno eseguito lo strumento di analisi dell'UVA (ambiente grafico delle condutture). Creato dai ricercatori a UTHSC, l'UVA caratterizza il tessuto scandito e restituisce le informazioni pertinenti che possono essere usate per fare lo scansione adattabile - essenzialmente dicendo un clinico di osservare più molto attentamente una regione di interesse, così accelerando la scoperta delle patologie.

I ricercatori hanno dimostrato l'efficacia del sistema facendo uso di un T1 che mappano il trattamento, che converte i dati grezzi in linguaggio figurato utile. La trasformazione comprende le analisi di dati di calcolo-intensive ed è quindi una dimostrazione ragionevole di un flusso di lavoro tipico per MRI in tempo reale e quantitativo.

Un circuito completo, dalla scansione di MRI al supercomputer ed alla parte posteriore, ha richiesto circa cinque minuti per completare e faceva senza alcuni input o interventi supplementari. Il sistema è destinato per avvisare l'operatore dello scanner per rifare una scansione corrotta se il paziente si muove, o le scansioni supplementari dell'iniziato come state necessarie, mentre aggiunge soltanto il tempo minimo al trattamento globale di scansione.

“Siamo molto emozionanti tramite questa collaborazione fruttuosa con TACC,„ ha detto Refaat Gabr, un assistente universitario della rappresentazione diagnostica ed Interventional a UTHSC e del ricercatore del cavo sul progetto. “Integrando la potenza di calcolo di TACC, pianificazione sviluppare un ambiente completamente adattabile di scansione per studiare la sclerosi a placche ed altre malattie.„

Ricercatore co-principale di Ponnada Narayana, di Gabr ed il Direttore di ricerca a risonanza magnetica alla facoltà di medicina dell'università del Texas a Houston, elaborato.

“Un altro potenziale di questa tecnologia è l'estrazione di quantitativo, analisi basata sull'informazione di tessitura di MRI,„ ha detto. “Ci sono alcune mille tessiture che possono essere quantificate su MRI. Queste tessiture possono combinarsi facendo uso dei modelli matematici appropriati per il radiomics. Combinando il radiomics con i profili genetici, citati come radiogenomics, ha il potenziale di predire i risultati nelle malattie di un numero, compreso cancro ed è una pietra angolare della medicina di precisione.„

Secondo Allen, “la scienza come piattaforme di servizio„ come agave permetterà a medici di catturare molti generi di dati biomedici in tempo reale e di trasformarle nelle comprensioni perseguibili.

“Qui, abbiamo dimostrato questo siamo possibili per MRI. Ma questa stessa idea potrebbe essere estendere a virtualmente tutto l'apparecchio medico che riunisce i dati pazienti,„ lui ha detto. “In un mondo di grandi dati di salubrità e di una capacità quasi illimitata computare, là è poca ragione di non fare leva le risorse di computer a alto rendimento nella clinica.„