De indre organer og knogler i vores krop er dækket af hud og andre vævsbarrierer og er derfor ikke synlige for det blotte øje. Udtrykket 'medicinsk billeddannelse' bruges til at henvise til teknikker, der giver os mulighed for at se kroppens indre. Denne artikel vil hjælpe dig med at forstå, hvad medicinsk billeddannelse er, og hvordan det spiller en vigtig rolle i patientbehandling i dag.
Diagnose er processen med at identificere en specifik sygdom eller lidelse baseret på en grundig undersøgelse af patienten. Desværre påvirker de fleste sygdomme og tilstande områder af kroppen, der normalt ikke er synlige for det blotte øje. Diagnostisk medicinsk billeddannelse kan hjælpe med diagnosticering ved at lade os visualisere eventuelle abnormiteter, der måtte findes i kroppen. For eksempel hos en patient, der har været udsat for et traume, kan medicinsk billeddannelse fortælle os, om nogen knogler er brækket eller gået af led.
Diagnostisk medicinsk billeddannelse er afhængig af brugen af 'usynlige' bølger, såsom elektromagnetisk stråling, magnetfelter eller lydbølger. At lære om disse forskellige typer af bølger hjælper os med at forstå, hvad videnskaben bag medicinsk billeddannelse handler om. Bølgerne stammer typisk fra en kilde placeret på den ene side af kroppen, rejser gennem kroppen (og gennem det område, der er af interesse) og rammer en detektor, der er placeret på den anden side af kroppen. Bølgerne absorberes i varierende grad af forskellige kropsvæv. På denne måde danner detektoren et billede, der er sammensat af 'skygger' af forskellige kropsvæv. Tidligere former for medicinsk billeddannelse, såsom røntgenbilleder, brugte en fotodetektorplade, som krævede filmfremkaldelse før visualisering. Avanceret medicinsk billeddannelse i dag gør det muligt at fange billeder direkte gennem et detekterende kamera, og billederne kan ses digitalt på en skærm.
Selvom en stor del af medicinsk billeddannelse hovedsageligt udføres af diagnostiske årsager, har det også flere andre anvendelser. Nogle af de mest almindelige anvendelser af medicinsk billeddannelse er beskrevet nedenfor:
Spotdiagnose: Som navnet antyder, er dette den mest almindelige anvendelse af diagnostisk medicinsk billeddannelse. Et billede kan ved et øjekast fortælle os, hvad der præcist er galt med patienten. Almindelige røntgenbilleder og CT-scanninger hjælper med at opdage brud, cyster, tumorer og anomalier i knoglerne.
Overvågning af sygdomsprogression: Diagnostisk medicinsk billeddannelse bruges ofte til at bestemme sygdomsstadie og progression. Hos en patient med kræft kan en kontrastforstærket CT eller en MR-scanning bruges til at bestemme det nøjagtige sygdomsstadie, mens PET-scanninger kan opdage eventuelle metastaser. SPECT, en type knoglescanning, har vist sig at være nyttig til at overvåge progression ved Parkinsons sygdom.
Behandlingsplanlægning: Medicinsk billeddannelse hjælper også med behandlingsplanlægning ved at give kirurger mulighed for at bestemme størrelsen af en læsion og dermed omfanget af operationen på forhånd. Kirurger kan udføre virtuel kirurgi ved hjælp af medicinsk billedteknologi, enten direkte i softwaren eller efter import og oprettelse af stereolitografiske modeller.
Evaluering af behandlingens effekt: PET-scanninger bruges ofte hos kræftpatienter under behandling for at kontrollere, om behandlingsregimet har været effektivt til at mindske tumorens størrelse. Kirurger bruger også medicinsk billeddannelse under en kirurgisk procedure for at kontrollere, om knogler er blevet justeret korrekt, eller om implantater er placeret i deres rigtige position. Billeddannelse kan udføres for at vurdere langtidseffekten af behandlingsprocedurer. For eksempel udføres volumetrisk analyse af orbitalt indhold ofte seks måneder efter proceduren for at kontrollere, om orbital reduktion og fiksering efter traume blev udført nøjagtigt.
Aldersrelaterede beregninger: Alder kan ofte bestemmes ved at vurdere væksten af indre kropsstrukturer. For eksempel bestemmes fosterets alder og moderens gestationsalder ofte gennem en ultralydsscanning. Visse røntgenbilleder, såsom hånd-håndleds- og tandrøntgenbilleder, bruges i vid udstrækning til at beregne en patients alder, hvis den er ukendt eller nødvendig til juridiske formål.
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserUpload DICOM-billeder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Gem, vis, samarbejd og del dine medicinske billedfiler. |
Der findes flere former for diagnostisk medicinsk billeddannelse, afhængigt af den fysiske karakter af de anvendte bølger og metoden til billedoptagelse. Der er ingen enkelt billedteknologi, der er bedre end resten, da hver har sine egne fordele og ulemper. Baseret på disse begrænsninger har radiologer i dag fundet en specifik 'niche', der er bedst egnet til hver billedmodalitet:
Som navnet antyder, bruger ultralyd lydbølger til at erhverve medicinske billeder. Da det ikke involverer elektromagnetisk stråling, er det sandsynligvis den sikreste form for diagnostisk medicinsk billeddannelse. Lydbølgerne rejser fra ultralydssonden gennem en ledende gel ind i kroppen. Bølgerne rammer derefter forskellige anatomiske strukturer inde i kroppen og kastes tilbage. De fanges og omdannes til billeder, der kan ses på en skærm. En specialiseret form for ultralyd, kaldet Doppler, giver os mulighed for at visualisere bevægelsen af blod i blodkarrene.
Røntgenbilleder er den tidligste form for medicinsk diagnostisk billeddannelse. De bruges typisk til at visualisere knogler og er stort set blevet erstattet af mere avancerede medicinske billeddannelsessystemer. Det traditionelle røntgenbillede er dog stadig nyttigt i visse kliniske situationer:
Mammografi: Dette er et røntgenbillede af brystet. Det bruges som et screeningsværktøj hos kvinder til at opdage brystkræft.
Fluoroskopi: Denne teknik bruger røntgenbilleder i kombination med et kontrastmiddel, der enten injiceres eller indtages. Kontrastmidlets vej følges via røntgenbilleder for at bestemme obstruktioner, sår og andre patologiske processer.
I denne teknik ligger patienten i et CT-kammer, som indeholder både detektoren og kilden. Kilden og detektoren ligger over for hinanden og bevæger sig i en bue rundt om patienten, hvorved der optages billeder serielt. Billeder tages i snit på få millimeter hver og i tre forskellige akser – hvilket producerer koronale, aksiale og sagittale snit. Disse snit kan derefter rekonstrueres for at danne et tredimensionelt billede. CT-billeder besidder langt større detaljerigdom sammenlignet med traditionelle røntgenbilleder. CT-scanning leverer dog en væsentligt højere dosis stråling til kroppen.
Denne diagnostiske medicinske billedteknologi gør brug af radiobølger inden for et magnetfelt. Den menneskelige krop består i høj grad af vand. Når de placeres i MR-scanneren, justerer brintionerne i vandmolekylerne sig efter feltet. Når radiofrekvensbølger påføres, ændres denne justering, og derefter vender ionerne tilbage til deres oprindelige position. Disse ændringer i justering registreres og behandles for at skabe et billede. MR er nyttig til visualisering af bløddelsstrukturer såsom muskler, sener og ledspalter. Selvom der ikke er nogen strålingsfare, kan MR være farlig for folk, der har metalimplantater, på grund af brugen af et stærkt magnetfelt. Dette inkluderer patienter, der har kunstige led, pacemakere eller andre typer implantater.
Denne teknik involverer brugen af radioaktive molekyler, der kaldes 'sporstoffer'. Sporstofferne indtages enten eller injiceres i blodbanen. Når de er inde i kroppen, optages sporstoffer af specifikt væv. Gammastrålerne, der udsendes af disse sporstoffer, fanges på et gammakamera og konverteres til digitaliserede billeder. Sporstoffer kan vælges baseret på interesseområdet. For eksempel kræver billeddannelse af skjoldbruskkirtlen radioaktivt jod, da denne forbindelse fortrinsvis optages af skjoldbruskkirtelceller. Knoglescanning for infektionssygdomme bruger technetium, gallium eller indium. Områder, der optager materialet, vil udsende mere stråling og vil fremstå som 'hot spots' på de erhvervede billeder.
En speciel type nuklear billeddannelse er positronemissionstomografi (PET). Den kan bruge en radioaktiv form for glukose. Glukose optages fortrinsvis af celler, der har en høj stofskiftehastighed, såsom kræftceller. Således kan denne avancerede diagnostiske billedteknik hjælpe med at identificere fjerne metastaser hos kræftpatienter.
Efterhånden som medicinsk billeddannelse fortsætter med at udvikle sig, finder forskere måder at forbedre diagnose og behandlingsplanlægning på. Et af de mest spændende områder, der i øjeblikket forskes i, er anvendelsen af kunstig intelligens (AI) til medicinsk billeddannelse. Kunstig intelligens er software eller maskiners evne til at efterligne kognitiv tænkning udvist af mennesker. De kan derfor hjælpe med problemløsningsopgaver. AI i medicinsk billeddannelse kan skubbe til nye grænser med hensyn til både diagnosticering af sygdomme samt planlægning og overvågning af behandlingseffektivitet. Følgende er nogle anvendelser af AI i medicinsk billeddannelse:
Identificering af relevante snit: En enkelt CT- eller MR-scanning af en patient kan generere bogstaveligt talt hundredvis af billeder, da hvert snit kun er få millimeter i længden. For radiologen kan det være en meget tidskrævende proces at gennemgå hvert enkelt snit for at opdage abnormiteter. AI kan bruges til at gennemgå alle snittene og udvælge kun de snit, der er af interesse for radiologen.
Detektering af finere abnormiteter: Meget små forskelle i farve eller kontrast er muligvis ikke synlige for det blotte øje. Disse forskelle kan dog signalere den tidlige begyndelse af invasiv sygdom. AI kan bruges til at opfange selv små forskelle og dermed hjælpe med diagnostisk nøjagtighed, der ikke kan opnås ved manuelle midler.
Hentning af gamle journaler: AI kan gennemgå databaser for at hente ældre billeder fra patienters sundhedsjournaler. Disse billeder kan bruges til sammenligning med eventuelle aktuelle billeder. Dette kan bruges til at vurdere sygdomsprogression eller evaluering af behandlingens effekt.
Screening i stor skala: En ny anvendelse af AI i medicinsk billeddannelse er medicinsk screening i stor skala. En nylig kunstig intelligens-baseret applikation blev udviklet til at screene medicinske billeder på tværs af flere hospitalsdatabaser. AI'en blev trænet til at opdage obstruktion af store kar, et tidligt tegn på slagtilfælde. Hvis dette fungerer, kan applikationen advare patienten og slagtilfældespecialisten på et prioriteret grundlag. Det vil reducere tiden til behandling, hvilket kan forbedre patientresultaterne betydeligt.
Udarbejdelse af diagnostiske rapporter: AI ville være i stand til at oversætte abnormiteter i farve og kontrast til faktiske diagnostiske fund. Dette kunne gøres ved at indføre information baseret på tidligere sagsakter. Ved hjælp af diagnostisk information kan AI også bruges til at generere billedrapporter.
Medicinske billeder er når alt kommer til alt bare billeder. Jo bedre kvaliteten af et billede er, jo mere information kan det give. Med dette i tankerne udgav National Electrical Manufacturers Association (NEMA) et standardformat af høj kvalitet til visning og lagring af medicinske billeder. DICOM, som står for Digital Imaging and Communications in Medicine, er globalt accepteret. Det kan ikke tilgås af almindelige computerprogrammer. Specielle softwareapplikationer, kaldet DICOM-fremvisere, er nødvendige for at se og redigere moderne medicinske billeder.
Da DICOM-baserede billeder er af høj kvalitet, og flere billeder fra en enkelt patientscanning kræver meget lagerplads, skal der træffes særlige foranstaltninger for at gemme og hente billeder i DICOM-formatet. Database- og serversystemet, der gemmer DICOM-billeder, kaldes et PACS (Picture Archiving and Communication System). Generelt har hvert hospital sin egen interne PACS-server, og billeder erhvervet fra patienter på det hospital alene gemmes der. Ulempen ved dette er, at patienter, der skifter hospital af forskellige årsager, muligvis ikke kan få adgang til tidligere billeder.
Introduktionen af cloud-baseret PACS har gjort visning og adgang til DICOM-filer meget lettere. Cloud-teknologi gør det muligt at gemme og behandle DICOM-filer via internettet. Disse filer kan tilgås overalt ved hjælp af enhver enhed, der har de nødvendige tilladelser og software. Det forenkler adgangen til en patients medicinske journaler fra forskellige geografiske placeringer.
PostDICOM er en spændende, banebrydende softwareapplikation, der opfylder kravene til den nyeste medicinske billedteknologi. Det er en smart DICOM-fremviser, der ikke kun hjælper dig med at se medicinske billeder, den tilbyder også avancerede værktøjer, så du kan udtrække maksimal information fra hvert billede. Disse værktøjer inkluderer tredimensionelle og multiplanare rekonstruerede billeder, maksimum og minimum intensitetsprojektioner og billedfusion af to eller flere billedmodaliteter. PostDICOM er den eneste DICOM-applikation, der tillader cloud-baseret billedvisning. Den er kompatibel med alle operativsystemer, inklusive Windows, iOS, Linux og Android.
PostDICOM er til for at blive brugt af dig – så prøv det i dag! Du kan udvide cloud-lagerpladsen mod et nominelt gebyr.
|
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserUpload DICOM-billeder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Gem, vis, samarbejd og del dine medicinske billedfiler. |
 - Created by PostDICOM.jpg)
