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La nueva aproximación rastrea tumores en tiempo real, podría perfeccionar los resultados para los enfermos de cáncer

Las personas de la universidad de los investigadores de Alberta han desarrollado una manera más rápida de rastrear el movimiento de tumores en la carrocería durante la radioterapia, que podría perfeccionar importante los resultados para los enfermos de cáncer.

“Cuando un paciente está consiguiendo la radioterapia, por ejemplo en los pulmones, el tumor pudo moverse debido al paciente que respiraba,” dijo a Michelle Noga, un U del radiólogo de A que también trabaja en la proyección de imagen médica del MIC y es el co-autor del estudio.

“Tenemos que irradiar normalmente un área más grande que el tumor real para explicar ese movimiento.”

“La idea es tan que si usted podría rastrear su respiración y ajustar el haz para igualar eso, usted no tendría que irradiar un área tan grande y potencialmente dañar el tejido sano.”

Los emplear del trabajo de las personas Linac-SR. proyectan, un haz de la radiación (acelerador lineal o “linac”) y máquina híbrida (MRI) de la proyección de imagen de resonancia magnética desarrollada por los investigadores en el instituto cruzado del cáncer en 2013.

Mientras que los pacientes mienten en la máquina, el MRI ofrece la proyección de imagen constante del tumor, permitiendo que el sistema rastree su movimiento y mantenga la radiación centrada solamente en esa área.

Sin embargo, la búsqueda en tiempo real requiere capacidad de cálculo importante y la aproximación actual es demasiado lenta para el uso cotidiano, dijo al investigador del guía del estudio, Kumaradevan Punithakumar.

La versión original del algoritmo de búsqueda se ejecuta a través de la unidad central del proceso de la computador, pero puede manejar solamente ocho o 12 procesos al mismo tiempo. Eso es demasiado lento para la búsqueda en tiempo real,” él dijo. “Adaptamos tan el algoritmo para utilizar la unidad central de los gráficos (GPU), que puede manejar millares de procesos inmediatamente.”

Kumaradevan Punithakumar, investigador del guía del estudio, universidad de Alberta

El U de las personas de A--qué el calcular científicos médicos incluidos Nazanin Tahmasebi y Pierre Boulanger del YUN de Jihyun de los físicos y Gino Fallone, y--encontró que el tramitación de GPU aumentó la velocidad del proceso en cinco veces.

“Éstos son resultados muy buenos,” dijo a Punithakumar, que, junto con Noga, es también una pieza del instituto de investigación de la salud de las mujeres y de niños.

“Perfeccionar el funcionamiento de cómputo ha sido una entrega para varios usos de la proyección de imagen, y hemos hecho eso.

“También estamos viendo métodos anteriores perfeccionados de la exactitud de búsqueda [encima]. Tan la combinación del funcionamiento y de la exactitud perfeccionados es muy, resultado muy bueno.”

Punithakumar observa que aunque el algoritmo fuera aplicado a Linac-SR. sistema en este estudio específico, podría ser utilizado para los usos similares de la proyección de imagen médica u otras tareas de la delineación del órgano, tales como segmentación cardiaca del ventrículo usando MRI.

Por ahora, los pasos siguientes incluyen completo la integración del algoritmo en Linac-SR. sistema, después funcionar con más pruebas para asegurarlo trabaja constantemente como se esperaba, Punithakumar dijo.

Entonces, las personas esperan poder trasladarse conectado a la prueba clínica.

“En el futuro, esto se podría automatizar totalmente,” Punithakumar dijo.

“El paciente entrará, trasladarse a la máquina, y la máquina podrá determinar qué área para apuntar y para ofrecer esa información al oncólogo.”

“Una vez que el oncólogo confirma el objetivo, después el sistema comienza la radioterapia, ajustando a cualquier movimiento en tiempo real automáticamente.”

Source:
Journal reference:

Tahmasebi, N., et al. (2020) Real-Time Lung Tumor Tracking Using a CUDA Enabled Nonrigid Registration Algorithm for MRI. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. doi.org/10.1109/JTEHM.2020.2989124.