Deep Learning Reconstruction for Low-Dose Dual-Energy CT Pulmonary Angiography: Optimization of Energy Levels and Assessment of Subsegmental Arteries

पल्मोनरी एम्बोलिज्म (Pulmonary embolism), जो फेफड़ों की रक्त वाहिकाओं में रुकावट है, एक चिकित्सीय आपात स्थिति है जिसके लिए त्वरित और सटीक निदान की आवश्यकता होती है। इन रुकावटों को खोजने के लिए वर्तमान स्वर्ण मानक (gold standard) एक विशेष प्रकार का एक्स-रे स्कैन है जिसे सीटी पल्मोनरी एंजियोग्राफी (CT pulmonary angiography) कहा जाता है। इस प्रक्रिया में एक तरल डाई, जिसे कंट्रास्ट मीडिया (contrast media) के रूप में जाना जाता है, को एक नस में इंजेक्ट किया जाता है ताकि स्कैनर पर रक्त वाहिकाएं चमक उठें, जिससे डॉक्टरों को यह देखने में मदद मिले कि क्या कोई थक्का मौजूद है। हालांकि, यह जीवन रक्षक उपकरण एक कीमत के साथ आता है। तस्वीरें लेने के लिए आवश्यक विकिरण (radiation) रोगी के पूरे जीवनकाल में संचित हो सकता है, और उपयोग की जाने वाली डाई की बड़ी मात्रा गुर्दे पर दबाव डाल सकती है, विशेष रूप से वृद्ध वयस्कों या मौजूदा स्वास्थ्य समस्याओं वाले लोगों में। वर्षों से, डॉक्टर एक ऐसा तरीका खोजने की कोशिश कर रहे हैं जिससे कम विकिरण और कम डाई का उपयोग करके वही स्पष्ट चित्र प्राप्त किए जा सकें, जिसे अक्सर "डबल-लो" (double-low) दृष्टिकोण कहा जाता है।

चुनौती स्कैन के भौतिक विज्ञान (physics) में निहित है। डाई को पृष्ठभूमि के ऊतकों (tissue) के मुकाबले अधिक स्पष्ट रूप से उभारने के लिए, वैज्ञानिक स्कैनर को निम्न ऊर्जा स्तरों (lower energy levels) का उपयोग करने के लिए ट्यून कर सकते हैं। इसे एक टॉर्च की चमक को कम करने जैसा समझें ताकि एक विशिष्ट रंग उभर कर आए; इस मामले में, कम ऊर्जा आयोडीन-आधारित डाई को बहुत अधिक चमकीला बना देती है। लेकिन एक पेच है: ऊर्जा कम करने से चित्र दानेदार और शोर युक्त (grainy and noisy) भी हो जाता है, जैसे पुराने टेलीविजन पर 'स्टैटिक' होता है, जो उन्हीं थक्कों को छिपा सकता है जिन्हें खोजने की कोशिश डॉक्टर कर रहे हैं। चित्र की इस दानेदार बनावट को साफ करने के पुराने तरीकों से अक्सर सूक्ष्म विवरण धुंधले हो जाते हैं, जिससे छोटी रक्त वाहिकाएं अस्पष्ट दिखने लगती हैं। हाल ही में, डीप लर्निंग (deep learning) नामक एक नया प्रकार का कंप्यूटर प्रोसेसिंग उभरा है। पुरानी विधियों के विपरीत, जो केवल चित्र को चिकना (smooth) करती हैं, यह तकनीक उच्च-गुणवत्ता वाले विशाल डेटा से सीखती है ताकि शरीर रचना के तीखे किनारों को बरकरार रखते हुए शोर (grain) को हटाया जा सके।

ज़ूज़ौ मेडिकल यूनिवर्सिटी (Xuzhou Medical University) के संबद्ध अस्पताल के शोधकर्ताओं के एक दल ने यह परीक्षण करने के लिए प्रयास किया कि क्या निम्न-ऊर्जा सेटिंग्स को इस नई डीप लर्निंग तकनीक के साथ जोड़कर इस समस्या को हल किया जा सकता है। वे यह देखना चाहते थे कि क्या वे कम विकिरण और कम कंट्रास्ट डाई का उपयोग करते हुए भी फेफड़ों की सबसे छोटी रक्त वाहिकाओं का स्पष्ट दृश्य प्राप्त कर सकते हैं, जहाँ थक्के सबसे खतरनाक और देखने में कठिन होते हैं। उन्होंने उन रोगियों पर ध्यान केंद्रित किया जिनमें पल्मोनरी एम्बोलिज्म का संदेह था, और एक डुअल-एनर्जी सीटी मशीन का उपयोग किया जो विभिन्न ऊर्जा स्तरों पर एक साथ डेटा कैप्चर कर सकती है।

शोधकर्ताओं ने 39 रोगियों को एक प्रोटोकॉल का उपयोग करके स्कैन किया जो शरीर के लिए सौम्य था, जिसमें सामान्य से बहुत कम मात्रा में डाई (औसतन लगभग 26 मिलीलीटर) इंजेक्ट की गई थी और विकिरण की खुराक को कम रखा गया था। इसके बाद उन्होंने विभिन्न कंप्यूटर सेटिंग्स का उपयोग करके चित्रों का पुनर्निर्माण (reconstruction) किया। उन्होंने बहुत कम से लेकर मानक ऊर्जा स्तरों तक विभिन्न ऊर्जा स्तरों का परीक्षण किया, और दो अलग-अलग प्रकार के इमेज क्लीनिंग (image cleaning) विधियों को लागू किया, जिनका उन्होंने मध्यम और उच्च शक्ति पर परीक्षण किया। लक्ष्य यह था कि निम्न-ऊर्जा वाले स्कैन के शोर को बिना फेफड़ों की परिधीय धमनियों (peripheral arteries) के नाजुक विवरणों को धुंधला किए, कैसे समाप्त किया जाए।

परिणामों ने एक स्पष्ट विजेता की ओर संकेत किया। सबसे अच्छे चित्र उपलब्ध निम्नतम ऊर्जा सेटिंग, 40 किलोइलेक्ट्रॉन वोल्ट (kiloelectron volts), और उच्च-शक्ति डीप लर्निंग पुनर्निर्माण के संयोजन से प्राप्त हुए। इस विशिष्ट संयोजन ने ऐसे चित्र बनाए जहाँ रक्त वाहिकाएं अविश्वसनीय रूप से चमकीली और विशिष्ट थीं, जबकि पृष्ठभूमि का शोर लगभग पूरी तरह से समाप्त हो गया था। जब शोधकर्ताओं ने चित्रों की स्पष्टता को मापा, तो इस पद्धति ने आज के अस्पतालों में उपयोग किए जाने वाले मानक दृष्टिकोण को पीछे छोड़ दिया। मानक विधि, जो उच्च ऊर्जा स्तर और पारंपरिक सफाई का उपयोग करती है, सबसे छोटी वाहिकाओं को समान तीक्ष्णता (sharpness) के साथ दिखाने में संघर्ष करती है। इसके विपरीत, नई निम्न-ऊकर, डीप-लर्निंग विधि ने सूक्ष्म उपखंडीय धमनियों (subsegmental arteries) को मानक विधि की तरह ही स्पष्ट दिखाया, लेकिन रक्त और आसपास के ऊतकों के बीच बहुत अधिक कंट्रास्ट प्रदान किया।

दो अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट ने बिना यह जाने कि चित्र किस विधि से बनाए गए थे, चित्रों की समीक्षा की। उन्होंने नई विधि की गुणवत्ता को 'उत्कृष्ट' बताते हुए इसे उच्चतम संभव स्कोर दिया। उन्होंने पाया कि चित्र इतने स्पष्ट थे कि फेफड़ों की आपूर्ति की सबसे दूर की शाखाओं में भी थक्कों की पहचान आत्मविश्वास के साथ की जा सकती थी। महत्वपूर्ण रूप से, उन्होंने नई, कम-डोज वाली विधि और पारंपरिक, उच्च-डोज वाली विधि के बीच नैदानिक गुणवत्ता में कोई अंतर नहीं पाया। इसका अर्थ यह है कि डॉक्टर संभावित रूप से इस नए प्रोटोकॉल को अपना सकते हैं और फिर भी सटीक निदान कर सकते हैं, लेकिन रोगी पर पड़ने वाले बोझ को काफी कम कर सकते हैं।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि क्या काम नहीं आया। जब शोधकर्ताओं ने पारंपरिक सफाई विधि के साथ निम्न-ऊर्जा सेटिंग का उपयोग किया, तो चित्र उपयोग के योग्य नहीं थे क्योंकि वे बहुत अधिक शोर युक्त थे, जिससे पुष्टि हुई कि पुरानी तकनीक निम्न-ऊर्जा स्कैन की अत्यधिक स्पष्टता को संभालने में सक्षम नहीं थी। इसी तरह, मध्यम शक्ति पर डीप लर्निंग विधि का उपयोग करना उच्च-शक्ति वाले संस्करण जितना प्रभावी नहीं था। शोध से पता चलता है कि निम्न-ऊर्जा स्कैनिंग के लाभों को अनलॉक करने के लिए उच्च-शक्ति वाला डीप लर्निंग एल्गोरिदम आवश्यक है।

यह कार्य यह प्रदर्शित करता है कि फेफड़ों में छोटे, खतरनाक थक्कों को देखने की क्षमता से समझौता किए बिना, रोगी को दिए जाने वाले विकिरण और कंट्रास्ट डाई की मात्रा को नाटकीय रूप से कम करना संभव है। ऊर्जा स्तरों और उन्नत कंप्यूटर प्रोसेसिंग के बीच सही संतुलन बनाकर, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि भविष्य में रोगियों के लिए सुरक्षित और अधिक आरामदायक स्कैन के लिए एक मार्ग प्रशस्त किया जा सकता है। हालाँकि यह अध्ययन एक एकल केंद्र में आयोजित किया गया था और इसमें एक विशिष्ट प्रकार का स्कैनर शामिल था, फिर भी इसके निष्कर्ष भविष्य में अस्पतालों द्वारा देखभाल में सुधार करने के तरीके के लिए एक आशाजनक ब्लूप्रिंट प्रदान करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि जीवन बचाने वाले उपकरण अत्यधिक जोखिम के माध्यम से अनजाने में नुकसान न पहुँचाएँ।