通过ResNet-18网络基于基因组学量化沸基因组的结果:迈向机械剂量指标

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 生物医学工程 生物医学工程
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 沸组织缩 (BH) 是一种使用脉冲高强度聚焦超声波 (HIFU) 进行机械组织切除的新型非侵入性手术技术.
• BH诱导的病变的大小和形状受到暴露参数和受治疗组织的机械特性的影响.

研究的目的:

• 通过研究损伤参数,脉冲协议和组织特性之间的定量关系,推进BH机械剂量概念.
• 确定最佳的BH参数,以在不同类型的组织中有效地进行组织切除.

主要方法:

• 使用1.5MHz的HIFU阵列在ex vivo猪肝和牛心肌中创建体积病变,使用各种脉冲协议 (1-10毫秒脉冲,1-15脉冲/点).
• 采用序列组织学切断和基于ResNet-18神经网络的计算机视觉方法来量化病变的大小和完整性.
• 基因组学和超声波估计的基因组学和超声波估计的基因组学和超声波估计.

主要成果:

• 与超声波估计相比,组织学固定低估了BH剥离率;总体检查提供了类似的定性反.
• 肝脏组织中的BH效率对脉冲协议的变化不敏感,而在心肌中,效率随脉冲长度和/或每点脉冲增加而增加.
• 建立了两个不同的机械剂量指标:BHD1 (脉冲持续时间 × 脉冲/点) 对于原组织和BHD2 (脉冲/点) 对于细胞组织.

结论:

• 对于BH来说,单一的通用机械剂量指标不太可能适用于所有组织类型.
• 量身定制的剂量指标是必要的,以便在不同组织中有效规划和执行BH治疗.
• 该研究为优化BH参数在非侵入性手术中的特定临床应用提供了基础.