Deep Learning Reconstruction in Pediatric Knee MRI: Evaluation of Image Quality, Reader Preference, and Acquisition Time
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डीप रिज़ॉल्व (Deep Resolve)–त्वरित टीएसई (TSE) अनुक्रम पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर छवि गुणवत्ता और रीडर प्राथमिकता के साथ अधिग्रहण समय को 50% से 77% तक महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं, जिसमें बाल चिकित्सा रोगियों में घुटने की असामान्यताओं का पता लगाने के लिए उत्कृष्ट इंटर-रीडर सहमति देखी गई है।
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मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग, या एमआरआई (MRI), बिना रेडिएशन का उपयोग किए मानव शरीर के अंदर देखने के लिए स्वर्ण मानक (गोल्ड स्टैंडर्ड) है। यह शक्तिशाली चुंबकों और रेडियो तरंगों का उपयोग करके मांसपेशियों, लिगामेंट्स और कार्टिलेज जैसे कोमल ऊतकों की विस्तृत तस्वीरें बनाने के लिए काम करता है। एक डॉक्टर के लिए घुटने के लिगामेंट में टूट या कार्टिलेज को नुकसान देखने के लिए, छवियों का अविश्वसनीय रूप से स्पष्ट और धुंधलेपन से मुक्त होना आवश्यक है। हालांकि, इन तीक्ष्ण चित्रों को बनाने में समय लगता है। पर्याप्त डेटा एकत्र करने के लिए मशीन को कई मिनटों तक स्थिर रहना पड़ता है और शरीर को स्कैन करना पड़ता है। यह बच्चों के लिए एक विशेष चुनौती है। छोटे मरीज इतने लंबे समय तक पूरी तरह स्थिर लेटे रहने में कठिनाई महसूस करते हैं। एक छोटी सी हलचल या स्थिति में बदलाव भी छवि को धुंधला कर सकता है, जिससे कभी-कभी मेडिकल टीम को स्कैन फिर से शुरू करने या बच्चे को स्थिर रखने के लिए बेहोशी (सेडेशन) का उपयोग करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। शोधकर्ताओं का लक्ष्य लंबे समय से यह तरीका खोजने का रहा है जिससे इन स्कैनों को बिना नैदानिक सटीकता खोए तेज़ बनाया जा सके।
फिलाडेल्फिया चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक नए उपकरण का परीक्षण करने के लिए एक योजना बनाई। उन्होंने 'डीप लर्निंग रिकंस्ट्रक्शन' नामक एक पद्धति की जांच की, विशेष रूप से 'डीप रिजॉल्व' (Deep Resolve) नामक एक प्रणाली। यह तकनीक एक प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है जिसे बड़ी मात्रा में मेडिकल छवियों पर प्रशिक्षित किया गया है। पारंपरिक स्कैन के लिए आवश्यक हर एक हिस्से का डेटा एकत्र करने की प्रतीक्षा करने के बजाय, यह प्रणाली कम डेटा एकत्र करती है और फिर अपनी ट्रेनिंग का उपयोग करके छूटे हुए हिस्सों को भर देती है, जिससे एक पूर्ण चित्र बन जाता है। शोधकर्ता यह जानना चाहते थे कि क्या यह शॉर्टकट बाल चिकित्सा घुटनों (पीडियाट्रिक नीज़) के लिए अच्छी तरह से काम करता है। उन्होंने मानक स्कैनों, जो सामान्य समय लेते हैं, की तुलना उन नए, त्वरित स्कैनों से की जो चिकित्सा कारणों से घुटने की जांच कराने वाले बच्चों में किए गए थे।
इस अध्ययन में साठ बच्चे शामिल थे, जिनकी औसत आयु चौदह वर्ष थी। प्रत्येक बच्चे के घुटने के लिए दो प्रकार के स्कैन किए गए: एक पारंपरिक, धीमी विधि का उपयोग करके और दूसरा नई डीप लर्निंग विधि का उपयोग करके। दो अनुभवी पीडियाट्रिक रेडियोलॉजिस्ट (जो बच्चों की छवियां पढ़ने में विशेषज्ञ डॉक्टर होते हैं) ने स्वतंत्र रूप से चित्रों को देखा। उन्होंने निर्णय लेने के बाद तक यह नहीं जाना कि किस विधि ने कौन सी छवि बनाई थी। डॉक्टरों ने छवियों को कई कारकों पर रेट किया, जिसमें यह शामिल था कि हड्डियां और कार्टिलेज कितने स्पष्ट दिख रहे हैं, चित्र में कितना शोर या दाना (नॉइज़ या ग्रेन) था, और उन्हें निदान करने में कितना आत्मविश्वास महसूस हुआ। उन्होंने यह भी नोट किया कि स्कैन के दौरान बच्चा हिला या नहीं और प्रत्येक स्कैन में वास्तव में कितना समय लगा।
परिणाम चौंकाने वाले थे। नए डीप लर्निंग स्कैन काफी तेज़ थे, जिससे स्कैन के लिए आवश्यक समय लगभग आधा से तीन-चौथाई तक कम हो गया, जो इस बात पर निर्भर करता था कि विशिष्ट प्रकार की छवि ली जा रही है। उदाहरण के लिए, एक स्कैन जिसमें आमतौर पर लगभग छह मिनट लगते थे, उसे केवल एक मिनट से थोड़ा अधिक समय तक कम कर दिया गया। इस नाटकीय गति वृद्धि के बावजूद, डॉक्टरों ने अत्यधिक रूप से नई छवियों को प्राथमिकता दी। निन्यानवे प्रतिशत से अधिक मामलों में, दोनों रेडियोलॉजिस्टों ने पारंपरिक छवियों के बजाय डीप लर्निंग छवियों को चुना। उन्होंने नई छवियों को बेहतर समग्र गुणवत्ता और तीक्ष्ण कंट्रास्ट वाला बताया, जिससे घुटने की संरचनाओं के विवरण अधिक स्पष्ट रूप से उभर कर आए। डॉक्टरों को तेज़ स्कैनों में लिगामेंट्स, टेंडन और कार्टिलेज को देखने में अधिक आत्मविश्वास महसूस हुआ।
जब दोनों डॉक्टरों ने किसी विशिष्ट चोट या असामान्यता की उपस्थिति पर अपने निष्कर्षों की तुलना की, तो वे लगभग पूरी तरह से एक दूसरे से सहमत थे। संतानतः (निन््यानवे दशमलव छह) प्रतिशत मामलों में, दोनों डॉक्टरों ने एक ही चीज़ देखी, चाहे वह चोट हो या स्वस्थ घुटना। सहमति का यह उच्च स्तर बताता है कि स्कैन की गति के कारण डॉक्टरों ने महत्वपूर्ण विवरणों को मिस नहीं किया या ऐसी चीजें नहीं देखीं जो वहां मौजूद नहीं थीं। अध्ययन में यह भी पाया गया कि नई विधि हलचल (मोशन) को संभालने में बहुत अच्छी थी। चूंकि स्कैन बहुत छोटे थे, इसलिए बच्चे के हिलने की संभावना कम थी, और छवियों में बहुत कम धुंधलापन या आर्टिफैक्ट्स दिखे जो आमतौर पर रोगी के हिलने पर होते हैं।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि डीप लर्निंग रिकंस्ट्रक्शन का उपयोग बाल चिकित्सा घुटने के एमआरआई परीक्षणों को छोटा करने का एक व्यावहारिक और प्रभावी तरीका है। इस तकनीक ने छवियों की नैदानिक गुणवत्ता को बनाए रखते हुए मशीन में बच्चे द्वारा बिताए जाने वाले समय को नाटकीय रूप से कम कर दिया। इसका अर्थ है कि बच्चों को बेहोश करने की आवश्यकता कम होगी, वे अधिक सहज होंगे और उन्हें अपने परिणाम तेज़ी से मिल सकेंगे। हालांकि इस अध्ययन ने विशेष रूप से प्रत्येक विशिष्ट प्रकार की चोट का पता लगाने या गलत अलार्म को खारिज करने की क्षमता को नहीं मापा, लेकिन इसके निष्कर्ष इस तकनीक का उपयोग बाल चिकित्सा इमेजिंग के अनुभव और दक्षता को बेहतर बनाने के लिए करने के प्रति मजबूत समर्थन प्रदान करते हैं। यह कार्य यह प्रदर्शित करता है कि बच्चों की आवश्यकता वाली गति और डॉक्टरों द्वारा आवश्यक स्पष्टता, दोनों का सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करना संभव है।
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