CT-to-MRI Synthesis with Dual CycleGAN: Advancing Radiotherapy Planning in Brain Glioblastoma Multiform

تخيل أنك محقق تحاول حل لغز داخل رأس بشري. للقيام بذلك، لديك مصباحان يدويان خاصان. الأول، المسمى بالأشعة المقطعية (CT scan)، يشبه مصباحاً يدويًا فائق السرعة، رخيص الثمن، وسهل العثور عليه، وهو يظهر عظام الجمجمة الصلبة بوضوح شديد. ومع ذلك، فهو ضبابي بعض الشيء عندما يتعلق الأمر بالأجزاء الرخوة والطرية في الداخل، مثل أنسجة الدماغ أو الأورم. أما المصباح الثاني، وهو الرنين المغناطيسي (MRI)، فيشبه كاميرا عالية الدقة وبطيئة الحركة يمكنها رؤية كل تفصيل صغير من الأنسجة الرخوة، لكنه مكلف، ويستغرق وقتًا طويلاً، ولا يستطيع بعض الناس استخدامه بسبب الغرسات المعدنية أو الخوف من الأماكن الضيقة.

لفترة طويلة، اضطر الأطباء للاختيار بين الضوء السريع الضبابي أو الضوء البطيء المفصل. ولكن ماذا لو استطعت استخدام الضوء السريع لإنشاء صورة تشبه الضوء البطيء المفصل؟ هذا هو السؤال الكبير الذي يستكشفها هذا البحث. إنه يستخدم نوعًا من الذكاء الاصطناي يسمى "CycleGAN". فكر في هذا الذكاء الاصطناعي كفنان موهوب للغاية درس آلاف الصور من كلا المصباحين. يتعلم الفنان كيفية أخذ صورة من المصباح السريع و"الرسم فوقها"، بإضافة كل تفاصيل الأنسجة الرخوة المفقودة لجعلها تبدو أكثر شبهاً بالرنين المغناط مغناطيسي عالي الجودة، دون الحاجة أبداً لالتقاط الصورة البطيئة في المقام الأول. هذا أمر مثير لأنه قد يساعد الأطباء في التخطيط لعلاجات السرطان للمرضى الذين لا يستطيعون إجراء فحص الرنين المغناطيسي، أو في الأماكن التي تندر فيها أجهزة الرنين المغناطيسي.

قرر الباحثون في هذا البحث، بقيادة محمد أ. ف. الزغبي وفريقه، اختبار هذه الفكرة على مرضى يعانون من ورم دماغي عدواني للغاية يسمى "ورم الأرومة الدبقية متعدد الأشكال" (GBM). أرادوا معرفة ما إذا كان بإمكان "فنان الذكاء الاصطناعي" الخاص بهم تحويل صور الأشعة المقطعية إلى صور رنين مغناطيسي اصطناعية من النوع (T1-weighted) تكون جيدة بما يكفي للمساعدة في التخطيط للعلاج الإشعاعي. لقد جمعوا بيانات من 40 مريضاً، باستخدام مزيج من المسوحات المزدوجة (حيث كان للمريض كل من الأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي) والمسوحات غير المزدوجة (حيث لم تكن المسوحات متطابقة تماماً في الوقت). لقد بنوا نظام "Dual CycleGAN"، وهو يشبه طريقاً ذا اتجاهين للذكاء الاصطناعي؛ حيث يحاول جزء من الذكاء الاصطناعي تحويل الأشعة المقطعية إلى رنين مغناطيسي، ويحاول جزء آخر تحويل هذا الرنين المغناطيسي المزيف مرة أخرى إلى أشعة مقطعية. ومن خلال إجبار الذكاء الاصطناعي على التأكد من قدرته على الذهاب والعودة دون فقدان شكل الدماغ، كانوا يأملون في الحفاظ على دقة التشريح.

عندما اختبروا ابتكارهم، كانت النتائج مزيجاً من "ليست سيئة" و"تحتاج إلى عمل". نجح الذكاء الاصطناست في إنشاء صور رنين مغناطيسي اصطناعية تبدو واقعية جداً للعين المجردة. لقد نجح في إعادة إنشاء المعالم الرئيسية مثل البطينات (المساحات المملوءة بالسوائل في الدماغ) وثنايا سطح الدماغ. في الواقع، أظهرت الصور الاصطناعية تباينًا أفضل بكثير في الأنسجة الرخوة مقارنة بالأشعة المقطعية الأصلية، مما جعل من السهل رؤية الفرق بين المادة الرمادية والمادة البيضاء. وقد قاس الفريق ذلك باستخدام عدة أدوات رياضية؛ حيث وجدوا متوسط خطأ تربيعي متوسط (MSE) قدره 0.133 ± 0.017، ونسبة إشارة إلى الضجيج القصوى (PSNR) قدرها 15.3 ± 0.8 ديسيبل، ومعامل تشابه هيكلي (SSIM) قدره 0.60 ± 0.03. كما حسبوا مسافة "فريهيت" للبداية (FID) قدرها 154.4 ± 6.2، والتي تقيس مدى اختلاف الصور المزيفة عن الحقيقية، ودقة ثنائية بلغت 92.4 ± 0.6%.

ومع ذلك، فإن الورقة البحثية حذرة جداً في عدم وصف هذا الحل بأنه مثالي. فبينما نجح الذكاء الاصطناعي في رسم الصورة الكبيرة، إلا أنه واجه صعوبة في التفاصيل الصغيرة. لاحظ المؤلفون أن حواف الأورم كانت أقل دقة والتفاصيل الهيكلية الدقيقة كانت أقل حدة مقارنة بالرنين المغناطيسي الحقيقي. وقد صرحوا بوضوح أن هذا النموذج لا يحل محل الرنين المغناطيسي السريري الحقيقي بعد؛ إذ لا يمكن استخدامه لاتخاذ قرارات علاجية نهائية بمفرده لأنه قد يفتقد الحدود الدقيقة اللازمة للإشعاع. ويجادل البحث ضد فكرة أن الذكاء الاصطناعي الحالي يمكنه حل مشكلة نقص الرنين المغناطيسي بالكامل؛ وبدلاً من ذلك، يقترحون أن هذا مجرد "إثبات لمفهوم" (proof-of-concept). إنه يوضح أنه من الممكن توليد هذه الصور، مما يوفر خطة بديلة محتملة في البيئات محدودة الموارد، ولكنه يتطلب الكثير من التحسين قبل أن يمكن الوثوق به في المستشفى.

في النهاية، خلص الفريق إلى أن إطار عمل "Dual CycleGAN" الخاص بهم يعد خطوة واعدة للأمام. فهو يثبت أنه يمكننا استخدام الأشعة المقطعية سهلة الحصول عليها لتوليد صور تبدو مثل الرنين المغناطيسي، مما يحسن من رؤية الأنسجة الرخوة. ولكن، كما قال المؤلفون، هذا ليس سوى الأساس. ولجعل هذا أداة حقيقية لإنقاذ الأرواح، يحتاجون إلى اختباره على المزيد من المرضى، واستخدام نماذج ثلاثية الأبعاد أفضل، وإثبات أنه يساعد الأطباء بالفعل في تخطيط جرعات الإشعاع بدقة أكبر. في الوقت الحالي، هو لمحة رائعة للمستقبل حيث قد يساعد الذكاء الاصطناعي في سد الفجوة بين ما يمكننا رؤيته بسهولة وما نحتاج بشدة لمعرفته.