एमआरआई छवियों का उपयोग करने वाले डॉक्टरों की तुलना में कंप्यूटर प्रोग्राम मस्तिष्क कैंसर का बेहतर निदान करता है

मानव मस्तिष्क की एमआरआई छवियां मस्तिष्क ट्यूमर के विकिरण के साथ और विकिरण (विकिरण परिगलन) के साथ होती हैं। ट्यूमर की संरचना विकिरण परिगलन

चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (MRI) की संरचना की तुलना में अधिक विषम (लाल) है परमाणु चुंबकीय अनुनाद की घटना का उपयोग करते हुए आंतरिक अंगों और ऊतकों का अध्ययन करने के लिए एक टोमोग्राफिक विधि है । बड़ी संख्या में चिकित्सा श्रृंखला के कारण आम लोगों के लिए एमआरआई छवियां आम हो गई हैं, जहां "डॉक्टर" इस ​​तरह की छवियों को गंभीर रूप से देखते हैं, तुरंत सही निदान की स्थापना करते हैं।

वास्तव में, सब कुछ बहुत अधिक जटिल है। यहां तक ​​कि सबसे प्रशिक्षित डॉक्टर भी गलती कर सकता है। एमआरआई स्कैन का उपयोग करके मस्तिष्क कैंसर का निदान करना विशेष रूप से कठिन है। सामान्य रूप से व्यक्ति अक्सर गलतियाँ करता है, और ऐसी गलतियाँ अक्सर दुःखद परिणाम पैदा करती हैं। ठीक है, क्या होगा अगर हम डॉक्टरों के काम में कंप्यूटर सिस्टम को शामिल करते हैं? आखिरकार, उन्होंने सीखा कि रोगों के वर्णन और रोगी के परिणामों के विश्लेषण के अनुसार निदान कैसे किया जाता है। केस वेस्टर्न रिजर्व यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने मस्तिष्क की एमआरआई छवियों के साथ कैंसर के निदान के संदर्भ में कंप्यूटर सिस्टम की क्षमता का परीक्षण करने का निर्णय लिया।

जैसा कि यह निकला, व्यर्थ नहीं। परियोजना द्वारा विकसित कार्यक्रम मानव चिकित्सक की तुलना में निदान को अधिक सटीक बनाता है। प्रणाली निर्धारित कर सकती है, उदाहरण के लिए, एक मरीज के मस्तिष्क में असामान्य गठन क्या है जो पहले कैंसर का निदान कर चुका है। क्या यह साइट रेडिएशन द्वारा मारे गए मृत कोशिकाओं का एक समूह है, या क्या यह कैंसर वापस है? कंप्यूटर, छवि के सावधानीपूर्वक विश्लेषण के बाद, यह सब निर्धारित कर सकता है।

पल्लवी तिवारी ने कहा, "दवा के लिए सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक संभावित उपचार की योजना है यदि रोगी को पहले से ही कैंसर का पता चला है, और अब यह निर्धारित करना आवश्यक है कि क्या विकिरण उपचार के बाद कोशिकाओं की मृत्यु हो गई है या ट्यूमर दूर नहीं हुआ है," इस प्रणाली के डेवलपर्स में से एक। "एक एमआरआई पर, यह सब बहुत समान दिखता है।"

लेकिन विकिरण नेक्रोसिस और कैंसर का उपचार मौलिक रूप से अलग है। यह समस्या है - यदि आप एक गलती करते हैं, तो रोगी को वह उपचार नहीं मिलेगा जो उसे चाहिए, और स्थिति काफी बिगड़ सकती है। आप एक ट्यूमर से नेक्रोसिस को भेद कर सकते हैं, लेकिन इसके लिए बायोप्सी की आवश्यकता होती है। और यह महंगा है, और विश्लेषण करने में बहुत समय लगता है। साथ ही, बायोप्सी एक आक्रामक ऑपरेशन है जो किसी मरीज की बीमारी को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है।

कार्यक्रम को विकसित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मशीन सीखने की तकनीक का इस्तेमाल किया। वैज्ञानिकों ने एमआरआई छवियों का उपयोग किया, जिसके अनुसार डॉक्टरों ने पहले इन छवियों को तंत्रिका नेटवर्क में लोड करके सही ढंग से निदान किया। न केवल डॉक्टर परियोजना में भाग लेते हैं, इंजीनियर, अन्य क्षेत्रों के वैज्ञानिक और भौतिक विज्ञानी भी इस प्रणाली पर काम करते हैं। प्रणाली के उपचार के लिए, डॉक्टरों ने यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल्स केस मेडिकल सेंटर में 43 रोगियों की छवियों का उपयोग किया।

टीम एल्गोरिदम विकसित करने में कामयाब रही जो दोनों प्रकार के विचलन के बीच अंतर करने में सक्षम है, और सही निदान करता है। “एल्गोरिदम देखते हैं कि चिकित्सक बस क्या नहीं देख सकते हैं। कंप्यूटर सिस्टम छवियों की बड़ी संख्या में माप लेता है, मस्तिष्क के ऊतकों के एक ट्यूमर या विकिरण परिगलन की उपस्थिति का निर्धारण करने की कोशिश करता है, ”प्रयोग में एक और भागीदार कहते हैं। घातक ट्यूमर और विकिरण परिगलन के प्रभाव अभी भी भिन्न होते हैं, लेकिन ये अंतर इतने छोटे हैं कि नग्न आंखों से पहचानना लगभग असंभव है।

और अगर डॉक्टर अध्ययन किए गए ऊतकों की संरचना में विषमताओं को खोजने की कोशिश करते हैं, तो कंप्यूटर केवल यही नहीं करता है।। वह चित्रों का यथासंभव अध्ययन करता है, पिक्सेल द्वारा छवियों का विश्लेषण करता है। छवियों में ट्यूमर की संरचना अधिक समान दिखती है, हालांकि विकिरण नेक्रोसिस के परिणामों के साथ अंतर न्यूनतम हैं, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है।

नई विधि की दक्षता का परीक्षण करने के लिए, परियोजना लेखकों ने उन रोगियों की एमआरआई छवियों का उपयोग करने का निर्णय लिया, जिन्हें सही तरीके से निदान किया गया था। चित्रों ने मानव डॉक्टरों और एक कंप्यूटर सिस्टम की पहचान करने की कोशिश की। कुल 15 चित्रों का चयन किया गया था। डॉक्टरों में से एक ने 7 रोगियों की छवियों पर सही निदान किया। अन्य आठ हैं। एक कंप्यूटर प्रोग्राम ने एक ही छवियों से 15 में से 12 मामलों का सही निदान किया।

सिस्टम के डेवलपर्स का कहना है कि जब यह बनाया गया था, तो यह एक अतिरिक्त नैदानिक ​​उपकरण के रूप में कल्पना की गई थी। इसका उपयोग अन्य नैदानिक ​​विधियों के संयोजन में किया जा सकता है, जो घातक मस्तिष्क ट्यूमर वाले रोगियों के लिए और मस्तिष्क के ऊतकों के विकिरण परिगलन वाले रोगियों के लिए निदान की सटीकता में मौलिक रूप से सुधार करेगा।

अब विकास एक प्रोटोटाइप के रूप में मौजूद है। वैज्ञानिक लगातार इसे परिष्कृत और पूरक करते हैं, जिससे इसे और अधिक सटीक बनाने की उम्मीद है। ऐसा करने के लिए, वैज्ञानिक विभिन्न अस्पतालों से कई रोगियों के पहले से पुष्टि किए गए निदान के साथ बड़ी संख्या में एमआरआई चित्र सिस्टम में अपलोड करते हैं। डेवलपर्स के अनुसार, तकनीक के शोधन के बाद, यह एक नैदानिक ​​सेटिंग में एक अतिरिक्त निदान पद्धति के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi397505/