อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงคู่หนึ่งติดตามการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ ในระบบรังสีบำบัดด้วยอัลตราซาวนด์ที่แสดงโดยนักวิจัยในจีนและสหรัฐอเมริกา แม้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมหนึ่งจะแยกคุณลักษณะจากแต่ละเฟรมในลำดับภาพ เครือข่ายอื่นจะสังเกตรูปแบบเมื่อเวลาผ่านไป โดยคาดการณ์ว่าเป้าหมายจะอยู่ที่ใดในเฟรมต่อๆ ไป เทคนิคนี้สามารถเสนอวิธีการตรวจสอบการเคลื่อนไหว
ของเนื้องอกที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ
แก่แพทย์โดยไม่ต้องใช้รังสีไอออไนซ์หรือเครื่องหมายฝังการนำทางด้วยภาพแบบเรียลไทม์ช่วยให้สามารถฉายรังสีรักษาได้โดยมีความเสียหายน้อยที่สุดต่อเนื้อเยื่อที่มีสุขภาพดี ทำได้โดยการติดตามการเคลื่อนไหวของเนื้องอกในระหว่างการรักษา และปิดลำแสงรังสีทุกครั้งที่เคลื่อนออกจากปริมาตรเป้าหมาย ระบบรังสีบำบัดด้วยภาพแนะนำ (IGRT) มักใช้ X-ray CT เพื่อสร้างภาพสำหรับการวางแผนและการจัดตำแหน่งผู้ป่วย แต่กระบวนการรับภาพช้าเกินไปที่จะให้ข้อมูลอย่างต่อเนื่องตลอดขั้นตอน เครื่องมือเดียวกันสามารถจับภาพ 2D fluoroscopic ที่มีความละเอียดชั่วขณะสูงเพียงพอ แต่ไม่มีคอนทราสต์ของเนื้อเยื่ออ่อน ดังนั้นจึงต้องอาศัยการมีอยู่ของเครื่องหมาย fiducial ที่โดดเด่นซึ่งฝังอยู่ในเนื้องอก
ทางเลือกที่ไม่แพงสำหรับ IGRT ที่ใช้ X-ray การถ่ายภาพอัลตราซาวนด์ไม่จำเป็นต้องมีการฝังเครื่องหมาย fiducial และไม่ให้รังสีไอออไนซ์แก่ผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการใช้งานใดที่สามารถบรรลุความแม่นยำในการติดตามและความเร็วในการคำนวณที่เพียงพอพร้อมๆ กัน
ตอนนี้ ความร่วมมือที่นำโดยLei Xingแห่งคณะแพทยศาสตร์มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด และ Dengwang Li จากShandong Normal Universityได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถบรรลุระดับของความแม่นยำในการติดตามที่สูงกว่าเกณฑ์ของการยอมรับทางคลินิก ในขณะที่ติดตามได้อย่างง่ายดายด้วย 30 เฟรมต่อวินาทีโดยอุปกรณ์สร้างภาพอัลตราซาวนด์ ( Med. Phys. 10.1002/mp.13510 )
กุญแจสู่ผลลัพธ์คือการใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายเสริมสองแบบ
ซึ่งแต่ละสถาปัตยกรรมจะเน้นที่แง่มุม
ที่แตกต่างกันของปัญหาการติดตามการเคลื่อนไหว “ส่วนแรกเป็นส่วนใหญ่สำหรับการเรียนรู้คุณลักษณะของรูปภาพ” ผู้เขียนคนแรก Pu Huang จาก Shandong Normal University กล่าว “มันถ่ายโอนภาพที่มีมิติสูงไปยังการแสดงคุณสมบัติมิติต่ำแต่อยู่ในระดับสูง ซึ่งทนทานต่อสัญญาณรบกวน”
เมื่อป้อนข้อมูลเชิงพื้นที่นี้ ส่วนประกอบที่สองของระบบจะจัดการกับมิติชั่วคราว “ส่วนนี้มีไว้สำหรับการเรียนรู้ความทรงจำในอดีตเป็นหลัก” Huang อธิบาย “มันประมวลผลการแสดงคุณสมบัติระดับสูงอย่างมีประสิทธิภาพและให้ผลตอบแทนตำแหน่งเป้าหมายที่คาดการณ์ไว้”
ติดตามอัลตราซาวนด์กรอบการติดตามอัลตราซาวนด์ (a) เหลือบเป้าหมาย (b) และหนึ่งในแผนที่คุณลักษณะที่ขยายใหญ่ขึ้น (c) นักวิจัยได้ใช้อัลกอริธึมเหล่านี้กับชุดข้อมูลของลำดับอัลตราซาวนด์ของตับ 64 ครั้ง ซึ่งคุณลักษณะต่างๆ ซึ่งเคลื่อนไหวและเปลี่ยนรูปตลอดแต่ละลำดับ ได้รับการระบุโดยแพทย์อัลตราซาวนด์ที่มีประสบการณ์ ลำดับ 25 ลำดับประกอบขึ้นเป็นชุดการฝึก ขณะที่อีก 39 รายการที่เหลือใช้เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของเครื่องติดตาม ตำแหน่งของคุณลักษณะที่กำหนดโดยแพทย์อัลตราซาวนด์ถูกนำมาใช้เพื่อแสดงถึง “ความจริงพื้นฐาน” ซึ่งใช้ตัดสินอัลกอริธึม
เมื่อเทียบกับประสิทธิภาพที่สมบูรณ์แบบที่สันนิษฐานโดยผู้เชี่ยวชาญ เครื่องติดตามอัตโนมัติมีข้อผิดพลาดเฉลี่ยน้อยกว่า 1 มม. และไม่เกินเกณฑ์ความแม่นยำทางคลินิกที่ 2 มม. การทำงานบนคอมพิวเตอร์ที่เหนือชั้นด้วยหน่วยประมวลผลกราฟิกโดยเฉพาะ — ไม่ใช่เรื่องแปลกในปัจจุบัน — อัลกอริธึมบรรลุสิ่งนี้ในอัตรามากกว่า 66 เฟรมต่อวินาที ซึ่งเร็วกว่าอัตราเฟรมของภาพอัลตราซาวนด์มาก
เนื่องจากเทคนิคนี้อาศัยฮาร์ดแวร์ที่ใช้กันทั่วไป
จึงไม่มีอุปสรรคใหญ่หลวงต่อการนำไปใช้ทางคลินิก Huang และเพื่อนร่วมงานจินตนาการว่ามันถูกใช้กับบีมเกท – โดยที่ลำแสงถูกเปิดและปิดเพื่อตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวของเนื้องอก – หรือ collimator หลายใบซึ่งลำแสงมีรูปร่างและกำกับโดยตัวกรองแบบเคลื่อนย้ายได้ อย่างแรก นักวิจัยตั้งใจที่จะทดสอบขั้นตอนด้วยข้อมูลการสตรีมที่เหมือนจริง เนื่องจากพวกเขาได้ทดสอบแบบออฟไลน์เท่านั้น
ในการเอาชนะปัญหานี้ มิลเลอร์และเพื่อนร่วมงานได้พัฒนารูปแบบถุงลมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีวภาพแบบใหม่ ซึ่งเลียนแบบระบบหลอดเลือดในลักษณะที่เรียกว่า Weaire-Phelan topology ซึ่งมีทั้งส่วนที่นูนและส่วนเว้าคล้ายกับถุงน้ำตามธรรมชาติ โดยมีห้องโถงทางเดินลมหายใจร่วมที่รองรับตาถุง พวกเขาขยายพื้นผิวอากาศในโครงสร้างในทิศทางปกติและลบใบหน้าและขอบในตาข่ายรูปหลายเหลี่ยมเรียบเพื่อสร้างเครือข่ายหลอดเลือดที่มีการแตกแขนงสูงซึ่งมีส่วนของหลอดเลือด 185 ชิ้นและจุดสาขาของเหลว 113 จุดซึ่งล้อมรอบทางเดินหายใจและตามความโค้ง งานนี้ทำร่วมกับนักวิจัยจาก Nervous System
โครงสร้างคล้ายตับ
ทีมงานยังพิมพ์เนื้อเยื่อ 3 มิติและบรรจุเซลล์ตับหลักก่อนที่จะฝังลงในหนูที่มีอาการบาดเจ็บที่ตับเรื้อรัง เนื้อเยื่อมีหลายวัสดุและมีช่องแยกสำหรับหลอดเลือดและเซลล์ตับ
“ตับเป็นอวัยวะที่น่าสนใจเป็นพิเศษที่สามารถสร้าง biofabricate ได้ เนื่องจากเป็นอวัยวะที่ใหญ่ที่สุดในร่างกาย และทำหน้าที่สำคัญหลายร้อยอย่างซึ่งขึ้นอยู่กับโครงสร้างทางโครงสร้าง” Stevens กล่าว “ขณะนี้ยังไม่มีเครื่องหรือการบำบัดที่สามารถแทนที่ฟังก์ชันทั้งหมดเหล่านี้ได้เมื่อล้มเหลว”
“เทคนิคการพิมพ์ชีวภาพโดยใช้สีย้อมของเราสามารถผลิตลักษณะภายในหลอดเลือดเช่นวาล์ว bicuspid ที่ช่วยให้การไหลของของเหลวในทิศทางเดียว” มิลเลอร์อธิบาย “ในมนุษย์ ลิ้นดังกล่าวยังพบในหัวใจ เส้นเลือดที่ขา และเครือข่าย เช่น ระบบน้ำเหลืองที่ไม่มีปั๊มเพื่อขับเคลื่อนการไหล
“ด้วยการสร้างโครงสร้างหลายหลอดเลือดและภายในหลอดเลือด เรากำลังเปิดตัวชุดการออกแบบที่กว้างขวางสำหรับเนื้อเยื่อที่มีชีวิตทางวิศวกรรม และตอนนี้เรามีอิสระในการสร้างโครงสร้างที่ซับซ้อนหลายอย่างที่พบในร่างกาย”
อันที่จริง มิลเลอร์ สตีเวนส์ และหัวหน้าทีมวิจัย Bagrat Grigoryan กล่าวว่าพวกเขากำลังทำการค้าประเด็นสำคัญของการวิจัยของพวกเขาผ่านทางบริษัทสตาร์ทอัพVolumetricซึ่งตั้งอยู่ในเมืองฮุสตัน
Credit : เกมส์ออนไลน์แนะนำ >>>slottosod.com
