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I ricercatori del DKFZ e del Max Planck garantiscono la sicurezza dei sistemi avanzati delle risonanze magnetiche utilizzando modelli umani virtuali
Gli algoritmi migliorano i test MRI specifici per ogni paziente
“MATLAB fornisce un ambiente in cui è possibile implementare problemi matematici con un minimo sforzo di programmazione. L'ampia gamma di strumenti e la facilità d'uso... mi consentono di scrivere algoritmi rapidamente e con elevata efficienza computazionale.”
Risultati chiave
- La modellazione e la simulazione computazionale erano più veloci perché gli esperti del settore potevano concentrarsi sui problemi scientifici invece di perdere tempo con aspetti specifici della programmazione
- I calcoli SAR precisi in tempo reale utilizzando modelli umani virtuali hanno gettato le basi per gli studi MRI che possono far progredire la comprensione scientifica del cervello umano senza compromettere la sicurezza o la conformità normativa
- Il trasferimento e l'implementazione senza interruzioni del codice da DKFZ a Max Planck hanno facilitato la collaborazione e l'uso di algoritmi in contesti di elaborazione ad alte prestazioni
Il workflow per i calcoli del tasso di assorbimento specifico (SAR) inizia con un modello 3D umano virtuale. Una mappa di specifici punti di osservazione virtuali (VOP) alimenta quindi matrici e algoritmi di compressione.
La Division of Medical Physics Radiology at the German Cancer Research Center (DKFZ) di Heidelberg promuove procedure diagnostiche e terapeutiche basate sulle immagini. Gli scienziati del DKFZ stanno collaborando con i colleghi del dipartimento di neurofisica del Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Science (MPI CBS), che utilizza tecniche di imaging avanzate di risonanza magnetica (RMI) per esplorare il cervello.
Le onde radio della risonanza magnetica possono essere utilizzate per creare immagini, ma riscaldano anche i tessuti corporei. Per garantire la sicurezza del paziente, i limiti per questa esposizione, denominati tasso di assorbimento specifico (SAR), sono fissati a 4 watt per chilogrammo per l'intero corpo e a 10 watt per chilogrammo per qualsiasi parte del corpo con un volume medio di 10 grammi. Le vecchie macchine per la risonanza magnetica utilizzano un singolo canale per inviare queste onde radio, semplificando i calcoli SAR. Al contrario, le moderne macchine per la risonanza magnetica utilizzano più canali per migliorare la fedeltà delle immagini. Tuttavia, questo approccio multicanale complica i calcoli SAR, poiché ora dipendono da una combinazione delle ampiezze e delle fasi dei segnali provenienti da tutti i canali. Ciò comporta calcoli matematici complessi con matrici che rappresentano i campi elettrici e le proprietà dei tessuti, derivati da simulazioni di modelli virtuali del corpo umano, noti anche come medicina in silico. Queste simulazioni creano milioni di punti dati, rendendo molto difficile il monitoraggio SAR in tempo reale durante una scansione di risonanza magnetica.
Un'area di ricerca attiva è lo sviluppo di algoritmi di compressione efficienti che possano contribuire a semplificare questi dati e ad accelerare il calcolo SAR. Presso DKFZ, il dott. Stephan Orzada utilizza MATLAB® per sviluppare matrici di compressione che consentano un calcolo più rapido dei dati senza comprometterne la precisione. MATLAB ha consentito al Dott. Orzada di scrivere algoritmi in modo rapido e con elevata efficienza computazionale, senza dover ottimizzare il codice. Ha utilizzato Parallel Computing Toolbox™ per accelerare i calcoli e Optimization Toolbox™ per sviluppare algoritmi di compressione.
Il dott. Mikhail Kozlov, scienziato presso il Max Planck Institute for Human Cognitive Brain Science, utilizza Parallel Computing Toolbox e MATLAB Parallel Server™ per risolvere gli algoritmi DKFZ sui moderni supercomputer. Il dott. Kozlov utilizza uno scanner MRI multicanale a campo ultra-elevato per comprendere l'attività cerebrale umana. La sua ricerca trae grande vantaggio dai calcoli del modello SAR specifico per ogni paziente. Lui e i suoi colleghi intendono utilizzare le scansioni di risonanza magnetica strutturali per creare un modello specifico per il paziente e poi utilizzare questo modello il giorno successivo per i calcoli di sicurezza delle scansioni di risonanza magnetica funzionali. Questa rapida inversione di tendenza è resa possibile dagli algoritmi DKFZ avanzati e dalle capacità di scalabilità di MATLAB. Questa collaborazione ha portato a un processo di valutazione SAR più efficiente e specifico per ogni paziente, migliorando la sicurezza della risonanza magnetica e la qualità delle immagini.
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