Udoskonalona analiza obrazu w MRI
Obrazowanie medyczne to niezbędne narzędzie w środowisku klinicznym, szczególnie w zakresie rozwoju obrazowych narzędzi ilościowych w ramach terapii nowotworowej oraz pomiaru reakcji nowotworu po zakończeniu terapii. W ramach projektu "Analiza obrazów medycznych na rzecz monitorowania terapii przeciwnowotworowej oraz stworzenia atlasu nowotworów" (MICAT) podjęto się prac nad stworzeniem nowych medycznych metod obliczeniowych oraz ram analizy obrazów medycznych do monitoringu w trakcie terapii przeciwnowotworowej. W szczególności uczestnicy projektu MICAT koncentrowali się na ocenie reakcji nowotworu oraz tworzeniu nowego probabilistycznego atlasu nowotworów mózgu. Segmentacja guza na podstawie danych obrazowych jest problematyczna ze względu na duże zróżnicowanie postaci tkanki nowotworowej u pacjentów, a w niektórych przypadkach obecność tkanki zdrowej. Zespół projektu MICAT opracował nową metodę segmentacji opartą na algorytmie automatów komórkowych (CA). Badania weryfikacyjne pokazały, że finalny algorytm przewyższył algorytmy przekroju w grafie (ang. graph cut) i rozrostu (ang. grow cut) mniejszą czułością na inicjalizację i rodzaj guza. Aplikacje do rejestracji obrazu pozwalają m.in. na łączenie obrazów tego samego podmiotu z różnych modalności oraz kierowanie obrazu podczas interwencji. Badacze inicjatywy MICAT stworzyli nową solidną metodę rejestracji obrazu opartą o anatomiczne punkty orientacyjne w mózgu w celu porównania wyjściowych i następczych objętości obrazów uzyskanych od pacjentów z nowotworem mózgu. Nowa technika wykorzystuje seryjne obrazy rezonansu magnetycznego (MR) ważone T1 z podaniem kontrastu. Skany ważone T1 przedstawiają różnice w czasie relaksacji spin-sieć tkanki. Nowe protokoły umożliwiają wykonywanie pomiarów objętości i zmian średnicy guza z większą dokładnością i niezawodnością. Ponadto badacze projektu MICAT sprawdzają obecnie nowe miejscowe kryteria, wykorzystując w tym celu tensor odkształceń Lagrange'a. Dotychczas opublikowano siedem prac szczegółowo opisujących osiągnięcia projektu MICAT. Wdrożenie oprogramowania do praktyki klinicznej spowoduje zwiększenie skuteczności radiochirurgii nowotworowej oraz analizy reakcji guza mózgu po zakończeniu terapii.
