Medicinsk billeddannelsesteknologi i dag, og hvor den er på vej

Når du hører udtrykket 'medicinsk billedbehandling', er det første billede, der kommer til at tænke på, et røntgenbillede eller en røntgenstråle, som det er mere almindeligt kendt. Mens røntgenbilleder er den ældste og stadig den hyppigst anvendte metode til medicinsk billeddannelse, der er så meget mere til dette spændende og innovative videnskabsfelt i dag. I denne artikel, vi forsøger at gennemgå den aktuelle situation og de seneste fremskridt inden for medicinsk billeddannelsesteknologi samt afgrænse områder, hvor der forventes store gennembrud i en ikke alt for fjern fremtid.

Udtrykket 'medicinsk billedbehandlingsteknologi' har en bred definition og omfatter enhver teknik, der hjælper læger med at se det indre af kroppen eller områder, der ikke er synlige med det blotte øje. Visualisering af disse strukturer kan hjælpe med diagnosticering af sygdom, behandlingsplanlægning, behandlingsudførelse - såsom gennem billedstyret intervention, og overvågning og overvågning.

Det store omfang af medicinsk diagnostisk billeddannelse - hvad det indebærer

I dag, medicinsk billeddannelse er integreret i sygdomsdiagnose og -styring. Den tidligste form for diagnostisk medicinsk billeddannelse var røntgenenheden , introduceret af Roentgen i 1895. Siden da er radiografisk billeddannelse kommet langt, og traditionelle røntgenstråler erstattes hurtigt af computertomografi (CT), som kombinerer kraften i computerbehandling med røntgenbilleddannelse. CT-scannere tager billeder i tre forskellige planer. CT-teknologien i sig selv har gennemgået forfining gennem årene. Tykkelsen af billedskiver er blevet reduceret, og spiralens CT er ankommet, hvilket dramatisk reducerer billedoptagelsestiden.

Magnetisk resonansbilleddannelse (MRI) opstod i slutningen af det tyvende århundrede på et tidspunkt, hvor bekymringer om strålingseksponering under medicinsk billeddannelse var på et højdepunkt. Dette billeddannelsessystem bruger naturlige magnetfelter til at erhverve billeder af interne kropsstrukturer. Selvom MR oprindeligt havde begrænset diagnostisk brug, forbedringer i udstyret har gjort det muligt for det at blive den valgte billeddannelsesmodalitet for blødt væv og vaskulære strukturer. Nyere MR-maskiner er kompakte og åbne enheder, der ikke længere får patienter til at føle sig klaustrofobe.

Ultralydsscanning er en anden billeddannelsesmodalitet, der ikke anvender stråling. Det bruger reflekterede lydbølger til at male et billede af indre organer. En stor fordel ved ultralyd er dens bærbarhed. Det har fået udbredt medicinsk anvendelse såsom til sengeundersøgelser, studere vaskulære strukturer, og i obstetrik til vurdering af føtal sundhed.

Andre avancerede medicinske billeddannelsesteknikker har udnyttet kraften i nukleare radioisotoper. Positronemissionstomografi(PET) gør det muligt at optage radioaktivt mærkede molekyler, såsom glukose, af kropsvæv. De registreres derefter af sensorer, og deres distribution giver spor til diagnosen. Indførelsen af kontrastmedier har ført til stedsspecifik billeddannelse såsom CT-angiografi. Radiomærket materiale injiceres i blodbanen, og vaskulære strukturer kan let visualiseres. Dette hjælper med at identificere vaskulære anomalier og blødninger. Radiomærkede molekyler kan også optages af visse væv, hvilket hjælper med at indsnævre en diagnose. For eksempel anvendes technetium-99 til knoglescanning, og jod-131 bruges til at studere skjoldbruskkirtelvæv. Ofte kombineres to eller flere af de ovennævnte billeddannelsesteknikker for at give lægen en klar idé om, hvad der foregår i patientens krop.

Hvordan medicinsk billeddannelsesteknologi har udviklet sig gennem årene

Medicinsk billeddannelsesteknologi har udviklet sig med spring og grænser gennem årene. Dette har ikke været begrænset til de modaliteter, hvorigennem billeder erhverves. Der har været en stadigt stigende vægt på efterbehandling og nyere mere avancerede måder at dele og gemme medicinske billeder på. Ideen her er at udtrække den maksimale fordel ud af eksisterende teknologier og sprede den til flest mulige mennesker.

Inden for diagnostisk medicinsk billeddannelse, klinikere kan nu manipulere billeder for at få større indsigt og information fra det samme datasæt.

Fremskridt inden for lagring og hentning af billeddata

Med de forskellige typer billedbehandlingsenheder, der anvendes i dag, og de unikke data, de producerer, integration og let samarbejde er af største interesse for sundhedsinstitutter og slutbrugere. Næsten alle typer billeder i dag erhverves digitalt og består af enorme datafiler. En vigtig udvikling i denne henseende har været indførelsen af PACS (Picture Archiving and Communications System). Det er en platform, der giver mulighed for integreret opbevaring og visning af medicinske billeder fra forskellige enheder og systemer. I PACS-serveren gemmes billeder hovedsageligt i DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) format.

DICOM er en standard udviklet af American College of Radiologists. Alle billeder, inklusive CT-scanninger, MR, ultralyd, og PET-scanninger skal kun gemmes, hentes og deles kun i DICOM-format. DICOM-formatet har patientdetaljer indlejret i billedet for at minimere diagnostiske fejl. En række DICOM-visningsapplikationer er tilgængelige på markedet, og hver har en anden række funktioner, der hjælper klinikere med diagnose og behandlingsplanlægning.

Avancerede medicinske billeddannelsesværktøjer

Medicinsk 3D-billeddannelsesteknologi

En anden udløber af 3D-rekonstruktion er multiplanar rekonstruktion (MPR). MPR er processen med at få nye skiver af billeder fra den 3D-rekonstruerede model. De nye skiver er i forskellige planer end for de skiver, der oprindeligt blev erhvervet. Dette bliver især nyttigt, når man sporer forløbet af større strukturer såsom aorta.

Fremskrivninger af inten

Billedbehandlingssoftware har i dag flere funktioner, der hjælper sundhedspersonale med at studere deres interesseområde i detaljer. En sådan funktion er intensitetsprojektion. Klinikere kan vælge at redigere billedet af et rekonstrueret område ved kun at vise de maksimale eller minimale CT-værdier. Disse kaldes henholdsvis maksimale og minimale intensitetsfremskrivninger (MIP og MINIP). De øger kontrasten mellem interesseområdet og de omgivende normale væv.

Ægte 3D-billeddannelse

3D-rekonstruktionsteknologi er stadig ikke så præcis, som vi gerne vil have den, og nogle læger foretrækker at gennemgå flere 2D-sektioner for at undgå fejl. En interessant udvikling på dette område er 'True' 3D-billeddannelse. Dette innovative billeddannelsessystem giver klinikere mulighed for at se og interagere med en virtuel kopi af et organ- eller kropsstruktur. Billedet vises i form af et hologram, og klinikere kan praktisk talt rotere strukturen, skære tværsnit, og identificere vitale anatomiske vartegn. Et sådant værktøj kan blive uundværligt for planlægning af operationer i fremtiden.

Billede Fusion

Et avanceret medicinsk billeddannelsesværktøj kaldet billedfusion er tilgængeligt i mange DICOM-applikationer. Det tillader sammenlægning af to eller flere billeddatasæt i en enkelt fil. Dette kan kombinere fordelene ved forskellige billeddannelsesmetoder. De hyppigste og mest nyttige billedfusionsteknikker er PET/CT og PET/MR-billedfusion, som kombinerer fordelene ved PET-scanning, CT-scanning og MR. PET hjælper med at identificere og lokalisere interesseområdet (normalt et ondartet eller betændt område). CT giver fremragende anatomisk detalje af omfanget af læsionen såvel som de involverede vævsplaner. MR hjælper med at opnå opløsning af blødt væv. Når det kombineres sammen, der er en bemærkelsesværdig stigning i følsomheden og specificiteten af diagnostiske billeddannelsesundersøgelser.

Real-time Imaging

Traditionelt har det altid været forstået, at der ville være en 'forsinkelse' mellem det tidspunkt, billedet erhverves, og når det fortolkes. Forsinkelsen kommer fra den tid, det tager at behandle og forberede billedet, præsentere det for radiologen og derefter for radiologen at se hvert afsnit af billedet og anvende deres viden til at fortolke det. Denne forsinkelse kan påvirke kliniske resultater betydeligt, især i nødsituationer som traumer, hvor tiden er afgørende.

I dag tilbyder mange billedbehandlingssystemer resultater i realtid , hvilket betyder, at forsinkelsen mellem billedoptagelse og fortolkning enten er minimal eller slet ingen. Klinikere kan se billeder på en skærm, mens patienten stadig er i billedenheden. Dette reducerer ikke kun forsinkelse, det har den ekstra fordel at se kropssystemer på arbejdspladsen i realtid og derved vurdere deres funktionelle integritet. For eksempel kan spiserørets synkefunktion evalueres på denne måde for mulige årsager til dysfagi. Tilsvarende kan fosterbevægelser ses i realtid med ultralyd. Kraften i realtidsbilleddannelse gør det muligt for kirurger at træffe beslutninger intraoperativt.

Et glimt af fremtiden for medicinsk billeddannelsesteknologi

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) henviser til maskinernes evne til at simulere menneskelig intelligens. Dette gælder hovedsageligt for kognitive funktioner, såsom læring og problemløsning. Inden for rammerne af medicinsk billeddannelse, AI kan trænes til at få øje på anomalier i humant væv - derved hjælpe både med diagnosticering af sygdomme og overvåge deres behandling. Der er tre måder , hvorpå AI kan hjælpe radiologer. AI kan sile gennem enorme datasæt af billeder og patientinformation ved overmenneskelige hastigheder. Dette kan fremskynde arbejdsgange. For det andet kan AI trænes til at opdage anomalier, der er for små til at kunne skelnes med det blotte øje. Dette kan forbedre diagnostisk nøjagtighed. For det tredje kan AI bruges til at hente tidligere billeddannelsesscanninger fra en patients elektroniske medicinske journal (EMR) og derefter sammenligne dem med patientens seneste scanningsresultater. Andre aspekter af patientens EMR, såsom enhver relevant medicinsk historie, kan også hentes og bruges til at lette diagnosen.

Flere virksomheder har haft succes med at inkorporere AI i billedbehandlingssystemer, men ingen af dem er tilgængelige til kommerciel brug endnu. Et eksempel på AI-integreret medicinsk billedbehandlingssoftware er Viz, som forbedrer både detektion og tid til behandling hos patienter med store fartøjshindringer (LVO'er). Softwaren er i stand til at screene flere billeder på tværs af flere hospitalsdatabaser for LVO"er. Hvis der opdages en LVO, softwaren kan advare både slagtilfælde specialist og patientens primærlæge for at sikre, at patienten får hurtig behandling. For en tidsbundet sygdom som slagtilfælde, dette har den virkning, at resultaterne forbedres kraftigt og reducerer omkostningsbyrden for sundhedssystemet.

Cloud-baserede programmer

Både den hurtige udvikling inden for billedteknologi og den allestedsnærværende brug af medicinske billeder i sundhedsvæsenet har resulteret i et presserende behov for at finde innovative måder at gemme og dele medicinske billeddannelsesdata på. På denne baggrund, cloud-teknologi er opstået som en af de førende determinanter for fremtiden for medicinsk billeddannelsesteknologi. Cloud-teknologi muliggør lagring og deling af data uafhængigt af geografisk placering ved hjælp af internettet. Cloud-baserede medicinske imaging applikationer letter lagring og hentning af billedfiler i DICOM-format. De øger effektiviteten og reducerer omkostningerne. Sundhedspersonale kan samarbejde om medicinske billeddannelsesdata fra hele verden. Slutresultatet er bedre sundhedsresultater for patienter.

Cloudbaserede applikationer forbedrer også 'blockchain' processen. En 'blockchain' er simpelt sagt tilføjelsen af en ny digital post til en gammel, ligesom at tilføje et nyt link til en eksisterende fysisk kæde. Billeder, der er tilgængelige på skyen, kan føjes til en blockchain, som derefter gør patientens medicinske oplysninger tilgængelige for enhver læge overalt i verden.

PostDICOM - På forkant med medicinsk billedteknologi

PostDICOM kombinerer det bedste af det nyeste inden for medicinsk billedteknologi. Det er en af blot et par skybaserede DICOM-visningsprogrammer derude. DICOM-filer, der er gemt på cloud-PACS-serveren, er sikret med SSL-kryptering. PostDICOM inkorporerer medicinsk 3D-billedteknologi og tilbyder avancerede billedmanipulationsfunktioner, herunder multiplanar rekonstruktion, intensitetsprojektion (maksimum, gennemsnit og minimum) og billedfusion. Kliniske dokumenter kan også gemmes og ses med ansøgningen. Det er kompatibelt med alle større operativsystemer (Windows, Mac OS, Linus) og kan tilgås fra bærbare computere, tablets og smartphones. Bedst af alt, for grundlæggende brugere er det helt gratis at prøve cloud-lagerplads.