Analyses IRM plus rapides avec nouvel algorithme

Les cliniciens sont en mesure de détecter les premiers signes de cancer ou d'autres anomalies grâce à l'imagerie par résonance magnétique (IRM), qui analyse l'intérieur du corps avec des détails complexes. Cependant, ces examens peuvent être longs et inconfortables pour les patients. rester immobile dans la machine jusqu'à 45 minutes. En utilisant un algorithme développé au Laboratoire de recherche électronique du MIT, les temps de scrutation peuvent être réduits à seulement 15 minutes.
Les scanners IRM utilisent des champs magnétiques puissants et des ondes radio pour acquérir plusieurs images d'une même partie du corps, chacune conçue pour créer un contraste entre différents types de tissus. Les radiologistes sont capables de détecter des anomalies subtiles, telles qu'une tumeur en développement, en comparant plusieurs images de la même région et en examinant les variations de contraste des différents types de tissus. Cependant, la procédure de prise de plusieurs scans des mêmes régions prend du temps, ce qui entraîne des temps prolongés à l'intérieur de la machine.
L’auteur principal, Elfar Adalsteinsson, professeur agrégé de génie électrique et informatique, sciences de la santé et technologie, et Vivek Goyal, professeur agrégé en génie électrique et informatique, Esther et Harold E. Edgerton, ont mis au point un algorithme le processus d'analyse IRM. Le papier détaillant l'algorithme sera publié dans la revue Résonance magnétique en médecine.
En utilisant les informations obtenues lors de la première analyse de contraste, l’algorithme peut produire des images ultérieures sans avoir à démarrer le scanner à partir de zéro à chaque fois qu’il produit une image différente des données brutes. Cela raccourcit considérablement le temps requis pour acquérir chaque analyse ultérieure.
En recherchant des caractéristiques communes à toutes les analyses, telles que la structure anatomique de base, le logiciel peut créer ce contour. L'algorithme utilise en particulier le premier balayage pour prédire la position probable des limites entre différents types de tissus lors des analyses de contraste ultérieures.
Adalsteinsson explique:

"Si la machine est en train de scanner votre cerveau, votre tête ne bougera pas d’une image à l’autre, donc si le numéro deux du scanner sait déjà où se trouve votre tête, la production de l’image ne sera pas aussi longue. lorsque les données devaient être acquises à partir de zéro pour la première analyse.
Étant donné les données d'un contraste, il est probable qu'une arête particulière, par exemple la périphérie du cerveau ou les bords qui confinent différents compartiments à l'intérieur du cerveau, se trouve au même endroit. "

Selon Goyal, l'algorithme ne peut pas transférer trop d'informations du premier scan sur les analyses ultérieures, car cela risquerait de perdre les caractéristiques tissulaires uniques révélées par les différents contrastes.

Goyal explique:

"Vous ne voulez pas trop en présupposer. Donc, vous ne présumez pas, par exemple, que le motif lumineux et sombre d’une image sera reproduit dans l’image suivante, car en fait, ces types de motifs sombres et clairs sont souvent inversés et peuvent révéler des propriétés tissulaires complètement différentes. "

Le premier auteur, Berkin Bilgic, précise que l'algorithme calcule donc pour chaque pixel individuel les nouvelles informations nécessaires à la construction de l'image, et quelles informations, par exemple les bords des différents types de tissus, peuvent provenir des analyses précédentes. En conséquence, les examens IRM sont beaucoup plus rapides et permettent de réduire de 45 à 15 minutes le temps que les patients doivent passer dans la machine. Bilgic admet que le scan plus rapide a un léger impact sur la qualité de l'image, mais qu'il est de loin supérieur aux algorithmes concurrents.
Les chercheurs travaillent actuellement à améliorer encore l'algorithme afin que les données d'image brutes puissent être traitées beaucoup plus rapidement en une image finale pouvant être analysée par les cliniciens une fois que les patients ont quitté le scanner IRM. Les processeurs informatiques standard prennent beaucoup plus de temps pour la conversion des données brutes en images finales que les images IRM conventionnelles, mais les chercheurs sont optimistes quant à la possibilité de réduire le temps nécessaire aux analyses IRM conventionnelles en utilisant les progrès récents. matériel informatique de l'industrie du jeu.

Adalsteinsson commente:

"Les unités de traitement graphique, ou GPU, sont des ordres de grandeur plus rapides pour certaines tâches de calcul que les processeurs généraux, comme la tâche de calcul particulière dont nous avons besoin pour cet algorithme." Il ajoute qu'un étudiant du laboratoire travaille actuellement à la mise en ?uvre de l'algorithme sur un GPU dédié.

Ecrit par: Petra Rattue