Статья в GTM о точном расчете параметров при МР-ФУЗ лечении

Мы рады сообщить, что наша научная статья, посвященная разработке метода расчета параметров ультразвукового лечения с использованием нейронных сетей, была опубликована в международном журнале.

Этот метод открывает новые горизонты в области медицины, делая процедуры лечения тремора и болезни Паркинсона с использованием фокусированного ультразвука под контролем МРТ (MRgFUS) более предсказуемыми, безопасными и эффективными.

Почему так важно точно контролировать эти параметры?

Мы уделяем особое внимание точному планированию и особую роль в достижении оптимального результата играют три ключевых параметра воздействия ультразвуком:

• Мощность – правильно подобранная мощность обеспечивает дозированную передачу энергии во времени, тем самым контролируя скорость нарастания температуры (не слишком быстро, чтобы не потерять контроль и не слишком медленно, чтобы вызвать длительный дискомфорт пациента и отек окружающих тканей).
• Длительность – время, в течение которого ультразвуковая волна воздействует на целевую область. Оптимальная длительность позволяет добиться необходимого нагрева, но не вызывает перегрева и повреждения соседних областей.
• Энергия ­– её общее количество, доставляемой в целевую область.

Недостаточная мощность, слишком короткая длительность или недостаточная энергия могут привести к тому, что тремор не уменьшится в достаточной степени. С другой стороны, избыточная мощность, слишком длительное воздействие или слишком высокая энергия могут повредить окружающие ткани и вызвать нежелательные побочные эффекты.

При проведении операций с использованием ультразвука точное регулирование температуры является ключевым фактором для достижения успешного результата. Однако множество переменных, включая плотность костной ткани и индивидуальные особенности пациента, делает этот процесс сложным. Мы разработали нейросетевую модель, которая позволяет с высокой точностью прогнозировать параметры воздействия, такие как мощность, длительность и энергия, чтобы достичь необходимой температуры в целевой области.

Наш подход основан на анализе данных более чем 150 процедур. Используя передовые технологии машинного обучения, мы создали модель, которая предсказывает температуру с минимальной погрешностью — всего 1,93°C. Это точнее, чем традиционные линейные методы, и обеспечивает высокий уровень надежности и предсказуемости лечения.

«Наша цель – сделать лечение тремора и болезни Паркинсона с использованием фокусированного ультразвука под контролем МРТ более предсказуемым, безопасным и эффективным для всех наших пациентов» – врач невролог ММЦ им. В.С. Бузаева (г. Уфа), заочный аспирант Научного Центра Неврологии (г. Москва) Алсу Наркисовна Хатмуллина.

Наш метод позволяет врачам заранее рассчитывать оптимальные параметры ультразвукового воздействия, учитывая ключевые факторы, такие как возраст, пол, плотность костной ткани и реакция тканей на первое воздействие. Это означает, что теперь можно минимизировать риски, повысить эффективность процедур и обеспечить пациентам более безопасное лечение.

Мы видим будущее медицины в персонализированном подходе, где технологии искусственного интеллекта служат надежным инструментом в руках врача. Наша разработанная модель – это пример того, как, опираясь на точные данные и машинное обучение, можно значительно повысить эффективность и безопасность лечения тремора. Мы верим, что наше исследование станет основой для дальнейшего развития ультразвуковых методов лечения и поможет тысячам пациентов по всему миру.

Мы гордимся тем, что внесли свой вклад в развитие медицины, и благодарим всех, кто поддержал нас на этом пути. Впереди нас ждут новые вызовы и открытия, которые сделают медицинские технологии еще более доступными и эффективными.

Присоединяйтесь к нам на пути к инновациям в медицине!

Полный текст статьи можно прочитать здесь:

Alsu Narkisovna Khatmullina,  Diana Shamilevna Avzaletdinova,  Dinara Ilgizovna Nabiullina,  Sergey Nikolaevich Illarioshkin,  Guzaliya Minvazykhovna Sakharova,  Naufal Shamilevich Zagidullin,  Nadezhdina Ekaterina Andreevna,  Shamil Makhmutovich Safin,  Rezida Maratovna Galimova. Predicting magnetic resonance imaging-guided focused ultrasound sonication parameters beyond skull density ratio. Global Translational Medicine 5419. https://doi.org/10.36922/gtm.5419