MR’da AI ile hızlanma: görüntü kalitesi ve tanısal güven

Artificial Intelligence For MRI Helps Overcome Backlog of Exams Due to COVID

Imaging Technology News · 2021-03-19 · Kaynak

2021 tarihli bu İngilizce röportajda HSS radyoloğu Darryl B. Sneag, MR rekonstrüksiyonuyla ilgili klinik deneyimini anlatıyor. Video, aşağıdaki 2023 diz MR çalışmasından farklı bir uygulamayı ele alır; RAI ürünlerinin değerlendirmesi değildir.

Araştırmanın konusu: ham veriden görüntü oluşturma

MR rekonstrüksiyonu, ölçülen sinyallerden görüntü oluşturma aşamasıdır; hazır bir görüntüden rapor yazmakla aynı işlem değildir. NYU’nun fastMRI girişimi, hızlandırma araştırmaları için ham k-space verileri ve görüntüler sunuyor. Veriler kimliksizleştirilmiş olsa da kullanım koşulları sürüyor: paylaşım sözleşmesi araştırma ve eğitim kapsamını tanımlıyor, klinik kullanıma izin vermiyor. Dolayısıyla bir veri kümesine erişmek, onunla geliştirilen modelin hastalarda kullanımının doğrulandığı anlamına gelmez.

Klinik çalışma: diz MR’ında ne gösterildi?

Johnson ve çalışma arkadaşlarının 2023 tarihli ileriye dönük araştırması, 170 katılımcının diz MR incelemelerini altı kas-iskelet radyoloğuyla değerlendirdi. İncelenen 3 tesla protokolünde derin öğrenme rekonstrüksiyonu, çekim süresini yaklaşık yarıya indirirken anormalliklerin saptanmasında karşılaştırılabilir sonuçlar verdi; okuyucular görüntü kalitesini daha yüksek puanladı. Bu bulgu, belirli bir protokolün kanıtıdır. Editoryal yorumumuz: sonucu tüm anatomilere, cihazlara veya hasta gruplarına genellemek ve doğrudan daha iyi hasta sonuçları olarak sunmak doğru olmaz.

Deneysel bulgu: güzel görüntü tek başına yeterli mi?

Antun ve arkadaşlarının 2020 çalışması, incelenen derin öğrenme rekonstrüksiyonlarında kararlılık sorunlarını deneysel olarak gösterdi. Küçük giriş değişiklikleri büyük görüntü artefaktlarına yol açabildi; bazı küçük yapısal değişiklikler çıktıda görünmedi. Bu stres testleri bütün güncel sistemlerin aynı sorunu taşıdığını veya rutin uygulamada belirli bir hasta zarar oranı bulunduğunu kanıtlamaz. Çalışmanın katkısı, değerlendirmeye yalnızca genel görüntü kalitesini değil, küçük yapıların korunmasını ve değişen koşullara dayanıklılığı da katma gereğini göstermesidir.

Düzenleyici kapsam: hangi ürün, hangi kullanım?

FDA’nın AI özellikli tıbbi cihaz listesi, ABD’de pazarlama yetkisi verilmiş cihazlara ilişkin kamuya açık belgelere yönlendiriyor; kapsamının eksiksiz olmadığını da belirtiyor. Araştırma makalesi ile ürünün düzenleyici durumu ayrı sorulardır. Değerlendirme, belirli cihazın amaçlanan kullanımı ve yetkilendirme belgeleri üzerinden yapılmalıdır. Bir ürüne ait kayıt, benzer tüm modelleri kapsayan bir izin değildir; ABD’deki durum da başka bir ülkedeki kullanım koşullarını tek başına belirlemez.

Editoryal değerlendirme: hızı hangi sorularla tartmalıyız?

Bir hastanenin değerlendirme planında şu sorulara yer vermesini öneriyoruz: Karşılaştırma hangi anatomi ve çekim protokolünde yapıldı? Küçük bulgular, artefaktlar ve tekrarlanan çekimler nasıl izlendi? Yazılım sürümü değiştiğinde hangi kontroller yenilenecek? Çekim süresinden kazanılan zamanın tüm iş akışına etkisi ayrıca ölçülmelidir. Bunlar editoryal değerlendirme önerileridir; bu yazı RAI ürünleri için klinik performans veya düzenleyici uygunluk kanıtı sunmaz.