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L'UOC développe la méthode neuve pour améliorer la qualité des images de tomodensitométrie

La tomodensitométrie (CT) est l'un des examens médicaux les plus efficaces pour analyser les effets de beaucoup de maladies, y compris COVID-19, sur les poumons. Une équipe internationale aboutie par l'UOC a développé une méthode neuve qui améliore la qualité des images obtenues à partir des échographies de CT. L'algorithme, qui a été vérifié sur des caractéristiques simulées, leur permet de discerner les types du tissu du fuselage différent mieux et ouvre la trappe à abaisser les doses de radiothérapie auxquelles des patients sont exposés pendant ce type de test.

Un hublot sur les fonctionnements internes du fuselage

La tomodensitométrie, ou le CT, utilise des procédés de calcul pour combiner beaucoup de mesures de rayon X prises de différentes cornières du fuselage pour produire des images tomographiques. Cette procédure non envahissante, qui fournit un tridimensionnel a reconstruit la vue des organes ou des tissus, permet à des médecins de voir à l'intérieur de l'objectif sans couper.

Cette technique aide des experts à déterminer la présence d'une tumeur, de sa localisation précise, de taille et d'écart. Elle peut également être employée pour diagnostiquer des troubles de muscle et d'os, l'infection ou des caillots sanguins, la cardiopathie, des nodules de poumon, et des masses de foie. Cette technologie est parmi les outils de représentation les plus courants utilisés à la biopsie et à la radiothérapie de guide ainsi que surveille l'efficacité des demandes de règlement comme le traitement contre le cancer, lésions internes, et saigne le dépistage. »

Mohammad Mahdi Dehshibi, chercheur post-doctoral au laboratoire de compréhension et d'artificial intelligence de la scène de l'UOC (SUNAI) et directeur du centre de recherches de configuration à Téhéran, Iran

Cependant, la tomodensitométrie concerne le risque d'endommager la structure de l'ADN et, par la suite, le cancer dû à l'exposition du fuselage aux rayons X à forte dose. Par exemple, au cours d'une tomodensitométrie principale, une personne reçoit une dose de radiothérapie équivalente au montant total qu'ils sont habituellement exposés à en 243 jours de la vie normale.

Un algorithme neuf pour réduire la radiothérapie

Dans une recherche pour réduire cette radiothérapie, l'équipe aboutie par Dehshibi a développé un algorithme neuf de post traitement qui augmente la qualité des images reconstruites de CT. Tandis que les méthodes conventionnelles de CT captent seulement une partie du spectre d'énergies de rayon X, les chercheurs ont vérifié une gamme plus grande d'énergie, divisée en intervalles, pour atteindre plus contrasté. Après contrôle de elle sur des caractéristiques construites utilisant le logiciel de simulation GATE/GEANT4, ils ont constaté que l'algorithme améliore la qualité des images tout en réduisant le bruit, qui active une meilleure discrimination entre différents types de tissu avec des doses inférieures de rayons X, selon leurs découvertes publiées dans le tourillon du traitement des données.

« Distinguer deux tissus différents (les normaux ou anormaux) dans la même région est critique pour des médecins ou des radiologues à planification pour d'autres demandes de règlement, où cette décision traite les durées des patients, » il a dit. « Avoir une meilleure discrimination de tissu augmente le taux de succès du régime du médicament. » La méthode neuve augmente la capacité de distinguer les tissus de 60% dans les simulations comparées au CT conventionnel.

« Notre point de vue proposait une approche de post traitement qui n'a pas besoin d'une reconfiguration considérable de visserie et ne donne pas plus de liberté aux scientifiques de représentation pour davantage d'exploration, » Dehshibi a dit. « Nous espérons que les découvertes de cette étude plus tard sont examinées dans le réglage clinique pour réduire l'effet radioactif de l'irradiation avec le rayon X. »

Source:
Journal reference:

Gholami, N., et al. (2020) A Novel Method for Reconstructing CT Images in GATE/GEANT4 with Application in Medical Imaging: A Complexity Analysis Approach. Journal of Information Processing. doi.org/10.2197/ipsjjip.28.161.