Sự giao thoa của AI và khoa học y tế ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm đến việc sử dụng máy học để cải thiện dữ liệu hình ảnh chụp bằng công nghệ chụp cộng hưởng từ (MRI). Các nghiên cứu gần đây cho thấy MRI siêu dẫn trường cấp 7 Tesla (7T) có thể tạo ra hình ảnh có độ phân giải và lợi thế lâm sàng lớn hơn nhiều so với MRI siêu dẫn trường cấp 3T trong việc phân định các cấu trúc giải phẫu quan trọng để xác định và theo dõi mô bệnh lý, đặc biệt là ở não.

Hầu hết các lần kiểm tra lâm sàng bằng MRI tại Hoa Kỳ đều được thực hiện bằng hệ thống MRI 1,5T hoặc 3T. Cho đến tận năm 2022, Viện Y tế Quốc gia ghi nhận mới chỉ có khoảng 100 máy MRI 7T được sử dụng để chẩn đoán hình ảnh trên toàn thế giới.

Các nhà nghiên cứu từ UC San Francisco đã phát triển một thuật toán máy học để cải thiện MRI 3T bằng cách tổng hợp các hình ảnh giống 7T để gần đúng với MRI 7T thực tế. Mô hình của họ đã cải thiện mô bệnh lý với độ trung thực cao hơn, tạo ra những hiểu biết lâm sàng mới và đại diện cho một bước tiến mới trong việc hướng tới việc đánh giá các ứng dụng lâm sàng của các mô hình MRI 7T tổng hợp.

Nghiên cứu đã được trình bày vào ngày 7 tháng 10 tại Hội nghị quốc tế lần thứ 27 về máy tính hình ảnh y tế và can thiệp hỗ trợ máy tính (MICCAI). "Bài báo của chúng tôi giới thiệu một mô hình học máy để tổng hợp các hình ảnh MRI chất lượng cao từ các hình ảnh chất lượng thấp hơn. Chúng tôi chứng minh cách hệ thống AI này cải thiện khả năng hình dung và xác định các bất thường về não được chụp bằng MRI trong chấn thương sọ não", Reza Abbasi-Asl, phó giáo sư, tiến sĩ về thần kinh học của UCSF, tác giả nghiên cứu cao cấp cho biết. "Những phát hiện của chúng tôi làm nổi bật tiềm năng của AI và máy học trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh y tế được chụp bằng các hệ thống hình ảnh kém tiên tiến hơn", ông nói.

Các nhà nghiên cứu của UCSF đã thu thập dữ liệu hình ảnh từ những bệnh nhân được chẩn đoán mắc chấn thương sọ não nhẹ (TBI) tại UCSF. Họ đã thiết kế và đào tạo ba mô hình mạng nơ-ron để thực hiện tăng cường hình ảnh và phân đoạn hình ảnh 3D bằng cách sử dụng các MRI 7T tổng hợp được tạo ra từ các MRI 3T tiêu chuẩn. Các hình ảnh được tạo ra bằng các mô hình mới cung cấp mô bệnh lý tốt hơn cho những bệnh nhân bị TBI nhẹ. Họ đã chọn một vùng ví dụ có tổn thương chất trắng và xuất huyết vi thể ở vùng dưới vỏ não để so sánh. Họ thấy mô bệnh lý dễ nhìn thấy hơn trong các hình ảnh 7T tổng hợp. Nó cho thấy sự tách biệt rõ ràng các tổn thương liền kề và đường viền sắc nét hơn của xuất huyết vi thể dưới vỏ não.

Ngoài ra, các hình ảnh 7T tổng hợp nắm bắt tốt các đặc điểm đa dạng trong các tổn thương chất trắng. Những quan sát này cũng làm nổi bật tiềm năng sử dụng công nghệ này để cải thiện độ chính xác chẩn đoán trong các rối loạn thoái hóa thần kinh như bệnh đa xơ cứng. Tuy nhiên, các nghiên cứu trong tương lai cần đánh giá lâm sàng các phát hiện của mô hình rộng rãi hơn, đánh giá lâm sàng các hình ảnh do mô hình tạo ra và định lượng các yếu tố không chắc chắn trong mô hình.

P.T.T (NASATI), theo https://medicalxpress.com//, 10/2024