Automated 3D CT Segmentation of Intercostal Muscles Using Bayesian U-Net: a retrospective technical validation study with exploratory pulmonary function analysis

إن الصدر البشري آلة معقدة، قفص من العظام والغضاريف يحمي الأعضاء الحيوية بينما يتمدد وينقبض مع كل نفس. داخل هذا القفص، بين الأضلاع، تقع طبقات رقيقة ومنحنية من العضلات تُعرف بالعضلات الوربية. هذه النطاقات الصغيرة من الأنسجة ضرورية للحياة؛ فهي تعمل جنباً إلى جنب مع الحجاب الحاجز لسحب الهواء إلى الرئتين ودفعه للخارج، وتلعب دوراً حاسماً في كل شيء، بدءاً من التنهد اللطيف وصولاً إلى السعال القوي الذي ينظف الممرات الهوائية. وعندما تضعف هذه العضلات أو تتغير، يمكن أن تتأثر القدرة على التنفس، ومع ذلك ظل قياسها يمثل صداعاً للأطباء لفترة طويلة. ولأنها رقيقة ومنحنية وملتفة حول القفص الصدري، فمن الصعب للغاية رؤيتها بوضوح في المسوحات الطبية القياسية. وتعتمد الطرق التقليدية غالباً على لقطات ثنائية الأبعاد أو الموجات فوق الصوتية، والتي قد تغفل عن الصورة الكاملة لمدى حجم هذه العضلات أو مدى صحتها.

لعقود من الزمن، كانت الطريقة الوحيدة للحصول على خريطة ثلاثية الأبعاد كاملة لهذه العضلات هي أن يقوم خبير بشري بتتبع كل واحدة منها يدوياً على شاشة الكمبيوتر، وهي عملية مملة ومستهلكة للوقت لدرجة جعلتها غير عملية للاستخدام الطبي الروتيني. هذا القصور يعني أنه بينما كان بإمكان الأطباء رؤية الرئتين، إلا أنهم غالباً لم يستطيعوا تقييم قوة العضلات التي تشغلها بدقة. ومع ذلك، يبرز نهج جديد يجمع بين الرؤية الحاسوبية المتقدمة ونوع محدد من الذكاء الاصطناعي المصمم للتعامل مع عدم اليقين. ومن خلال تعليم الكمبيوتر التعرف على ألياف هذه العضلات المراوغة في المسوحات عالية الدقة، يأمل الباحثون في فتح طريق جديد لفهم الصحة التنفسية، مما قد يربط الحالة الفيزيائية لهذه العضلات مباشرة بمدى جودة تنفس الشخص.

في دراسة حديثة، وضع فريق من الباحثين هدفاً لحل هذه المشكلة من خلال تطوير برنامج حاسوبي قادر على إيجاد وقياس العضلات الوربية تلقائياً في ثلاثة أبعاد. وقد ركزوا على نوع محدد من المسوحات الطبية يسمى التصوير المقطعي المحوسب للصدر ذو الشرائح الرقيقة (CT)، والذي ينشئ صورة ثلاثية الأبعاد مفصلة وعالية الدقة للصدر. درب الفريق برمجياتهم باستخدام طريقة تسمى "Bayesian U-Net"، وهي خوارزمية متطورة لا تتعلم فقط تحديد الأشكال، بل تحسب أيضاً مدى ثقتها في قراراتها. هذه الميزة حاسمة لأنها تسمح للنظام بتحديد المناطق التي يشعر فيها بعدم اليقين، مما يستدعي مراجة الخبراء البشريين وتصحيح تلك النقاط المحددة. استمرت هذه الدورة من تخمين الكمبيوتر، وتصحيح الإنسان، وتعلم الكمبيوتر من تلك التصحيحات حتى أصبح النظام بارعاً للغاية في التمييز بين الأنسجة العضلية الرقيقة والأنسجة المحيطة بها من دهون وأوعية دموية وأنسجة رئوية.

ولاختبار ما إذا كان هذا النظام يعمل بالفعل، طبق الباحثون هذا النظام على مجموعة كبيرة من مسوحات الصدر لـ 145 مريضاً. لم تكن هذه حالات مثالية أو نموذجية؛ فقد تضمنت المسوحات أشخاصاً يعانون من أورام رئوية، والتهاب رئوي، وسوائل حول الرئتين، وحتى تغيرات ما بعد الجراحة، مما يضمن أن الاختبار يعكس الواقع الفعلي المعقد للطب. عالج الكمبيوتر كل مسح في حوالي خمس دقائق، وهي مهمة كانت ستستغرق من خبير بشري ساعات أو أياماً. وعندما قارن الباحثون قياسات الكمبيوتر بالعمل اليدوي لعلماء الأشعة ذوي الخبرة، كانت النتائج قريبة بشكل مذهل. كانت قدرة الكمبيوتر على مطابقة الخطوط التي رسمها البشر قابلة للمقارنة بمستوى الاتفاق المشاهد بين اثنين من الخبراء البشريين الذين يعملون بشكل مستقل. وفي اختبارات محددة عند مستوى الضلع السادس، حيث تم قياس العضلات بكاملها، اختلفت تقديرات حجم الكمبيوتر عن قياسات البشر بأقل من سنتيمتر مكعب واحد، وهو هامش خطأ صغير جداً يكاد لا يُلاحظ.

وبعيداً عن مجرد إثبات قدرة الكمبيوتر على إيجاد العضلات، استكشفت الدراسة ما تعنيه هذه القياسات فعلياً لصحة المريض. فقد نظر الباحثون في حالة 95 مريضاً خضعوا أيضاً لاختبارات تنفس معيارية، والتي تقيس كمية الهواء التي يمكنهم دفعها خارج رئاتهم ومدى سرعة القيام بذلك. ووجدوا رابطاً إيجابياً واضحاً بين حجم العضلات الوربية التي رصدها الكمبيوتر وسعة التنفس لدى المرضى. وتحديداً، كان المرضى الذين لديهم أحجام أكبر من هذه العضلات يميلون إلى الحصول على نتائج أفضل في الاختبارات التي تقيس إجمالي كمية الهواء التي يمكنهم زفيرها. وكان هذا الارتباط أقوى عندما ركز الكمبيوتر فقط على الأنسجة العضلية الهزيلة، مستبعداً الدهون التي غالباً ما تتسلل إلى العضلات الهرمة أو المريضة. وبينما كان الارتباط بمدى سرعة الزفير أقل اتساقاً بعد مراعاة عوامل مثل العمر وحجم الجسم، إلا أن النمط العام أشار إلى أن قياسات الكمبيوتر كانت ذات معنى بيولوجي وتعكس الوظيفة الفيزيائية الحقيقية.

كما سلطت الدراسة الضوء على المجالات التي لا يزال النظام يواجه فيها تحديات. ففي بعض الأحيان، يدرج الكمبيوتر جزءاً صغيراً من الأنسجة المجاورة، مثل وعاء دموي صغير أو بقعة من الدهون، ضمن عدّاته، أو قد يغفل أحياناً عن جزء صغير من العضلة في الأجزاء السفلية من القفص الصدري حيث تكثر تغيرات الدهون. ومع ذلك، كانت هذه الأخطاء طفيفة ولم تتضمن الخلط بين العضلة وبين أمراض رئوية خطيرة مثل الالتهاب الرئوي أو الأورام. وأشار الباحثون إلى أن النظام يميل إلى أن يكون أكثر تحفظاً من الخبراء البشريين، حيث يقيس أحجاماً أصغر قليلاً في بعض المناطق، ويرجع ذلك على الأرجح إلى أن الكمبيوتر يتبع بدقة الحافة المرئية للعضلة بينما قد يدرج البشر هامشاً ضئيلاً من عدم اليقين. ورغم هذه العيوب الصغيرة، فإن اتساق النتائج عبر مستشفيات مختلفة وأنواع مختلفة من المرضى يشير إلى أن هذه التكنولوجيا قوية بما يكفي لتكون قابلة للاستخدام في بيئات طبية متنوعة.

يمثل هذا العمل خطوة هامة للأمام في التصوير الطبي، حيث ينقل تقييم العضلات التنفسية من مهمة يدوية كثيفة العمالة إلى عملية آلية وسريعة. ومن خلال النجاح في رسم خرائط لهذه العضلات الصعبة الرؤية في ثلاثة أبعاد، قدم الباحثون أداة يمكن أن تساعد الأطباء في فهم أفضل لسبب معاناة بعض المرضى من صعوبة في التنفس، حتى عندما تبدو رئاتهم سليمة في المسح. وتشير النتائج إلى أن صحة العضلات الوربية هي قطعة حيوية في لغز الجهاز التنفسي، وهي قطعة يمكن الآن قياسها بدقة. وبينما لا تثبت الدراسة بعد أن هذه الطريقة ستغير العلاج السريري فوراً، إلا أنها تضع أساساً موثوقاً للأبحاث المستقبلية حول كيفية ارتباط صحة العضلات بأمراض مثل مرض الانسداد الرئوي المزمن، والتعافي بعد الجراحة، والتدهور العام في وظائف التنفس لدى كبار السن. إن القدرة على رؤة وقياس هذه العضلات تلقائياً تفتح الباب أمام فهم أعمق للتنفس البشري، محولةً مكوناً كان يوماً غير مرئي في تشريحنا إلى مقياس كمي واضح للصحة.