Tomoqrafiya və rentgendən sonra nə gələcək? – ARAŞDIRMA

Tarix: 12 Mart 2020 08:48

Kompüter tomoqrafiyası, MRT, ultrasəs (UZİ)... Həkimlərin bu maşınlarla müxtəlif səbəblərdən bədənimizə baxmağına hamımız öyrəşmişik. Sözügedən avadanlıqlar xəstəliklərin diaqnostikasına, xəsarətlərin müəyyənləşdirilməsinə və ya gələcək valideynlərə uşağa nəzər yetirməyə imkan verir. Son yarım əsrdə hesablama gücü sözün həqiqi mənasında dünyanı dəyişib. Bu gün kompüter vizual sistemlərinin imkanları paralel inkişaf edir. Keçmişin tərpənməyən şəkilləri real vaxtda döyünən ürəyi göstərir. Tərəqqi, həqiqətən, inqilabidir.
 
Sonxeber.net ted.az-a istinadən bildirir ki, müəyyən dərəcədə bir-birindən fərqlənən rentgen, kompüter tomoqrafiyası, ultrasəs və hətta MRT arasında oxşar cəhət çoxdur. Bu sistemlərin hər birindən əldə edilən şəkillər qəbuledici, fizika və hesablamaların zərif qarşılıqlılığı prosesində istehsal olunur. Onlar rəqəmli kameralar kimi işləmir, kameralardakı qəbuledicidən əldə edilən görüntü şəkillə demək olar ki, eyni olur. Lakin tomoqraf, MRT maşını və ya ultrasəs sistemi tərəfindən toplanmış xam məlumatlar, həkim tərəfindən bir şey təyin edə biləcəyi görüntülərə bənzəmədən əvvəl ciddi işlənmələrdən keçir. Kompleks alqoritmlər ordan-burdan toplanan hissələri bir yerə cəmləməyə kömək edir.
 
 
İlk skanetmə metodlari
 
 

Bəzi vizual görüntüləmə texnikalarında rentgen şüalarından istifadə etsək də, rentgen skanetməsi əslində 1800-cü illərin sonlarına təsadüf edir. Rentgen şəkillərindəki kölgəyə bənzər kontrast və ya proyeksiya materialın rentgen mənbəyi ilə məlumat qəbuledici arasındakı sıxlığı göstərir. Əvvəllər bir hissə rentgen plyonkasından istifadə olunurdu, amma bu gün ümumiyyətlə, rəqəmli detektordan istifadə olunur. Sıx cisimlər, xüsusilə, sümüklər şəkillərdə daha qaranlıq görünən dəri, əzələlər və ya digər yumşaq toxumalardan daha çox rentgen fotonlarını mənimsəyir və əks etdirir. 1970-ci illərin əvvəllərində kompüter tomoqrafiyası (CAT, Computerized Axial Tomography) texnologiyası inkişaf etdirildi. CAT sistemi bir bucaq altında bir rentgen şəkil əvəzinə, rentgen mənbəyini çevirərək müxtəlif nöqtələrdən daha çox sayda şəkil toplayır - bu proses tomoqrafiya kimi tanınır.
 
 
Metodun mürəkkəbliyi ondan ibarətdir ki, məlumatlar bütün rentgen şüalarından və hər bucaqdan toplanmalı, kompüterin onları üçölçülü şəkillərə çevirməsinə nail olunmalıdır. Bu problem Avstriya riyaziyyatçısı İohann Radonun 1917-ci ildə işlədiyi və 1960-cı illərdə amerikalı fizik Allan Kormak tərəfindən yenidən kəşf edilən riyazi həll idi. Kormakın işindən istifadə edərək ingilis elektrik mühəndisi Qodfri Haunsfield 1971-ci ildə ilk dəfə işləyən tomoqraf nümayiş etdirdi. CAT sahəsində işlərində görə Kormak və Haunsfild 1979-cu ildə tibb üzrə Nobel mükafatına layiq görülüb.
 
 
Kompüterlərin böyüyən rolu
 
 
Son vaxtlara qədər bu emal üsullarında 70-80-ci illərdən bəri az dəyişiklik vardı. Ancaq indi əlavə tibbi ehtiyaclar və daha güclü kompüterlər böyük dəyişikliklərə səbəb olur. Rentgen təsirini minimuma endirən, daha az şəkil ilə yüksəkkeyfiyyətli görüntü verən KT sistemlərinə maraq artır.
 
 
Bəzi tətbiqlərdə, məsələn, döşün skan edilməsi zamanı aparat bədənin bütün hissələrinə çata bilmir, məhdudiyyətlər yaranır. Lakin bu zaman subyekt ətrafında məhdud nöqtələrdə həyata keçirilən "tomosintez" sistemi işə düşür və məlumatlar kompüter vasitəsilə dolğun şəkilləndirilir.
 
 
Bənzər problemlər ayağımızın altında gizlənmiş çirkli ərazi, minalar və ya neft sahələri kimi, torpağın altında gizlənən obyektləri araşdırmaq prosesində də yaranır. Belə hallarda edə biləcəyimiz şey səthdən siqnal göndərmək və ya nümunə üçün bir neçə deşik açmaqdır. Hava limanının skan sistemləri vaxt və vəsaitlə məhduddur, buna görə belə rentgen sistemləri yalnız bir neçə çəkiliş edə bilir.
 
 

Bəzi hallarda aparat mühəndisləri riyaziyyatçılarla sıx əməkdaşlıq edir, mövcud məlumatları daha yaxşı analiz etməyi öyrənərək avadanlıq hazırlayırlar. Birlikdə bu sistemlər bir çox tədqiqat sahələrində böyük dəyişikliklərə səbəb olacaq yeni imkanlar təmin edə bilir.
 
 
Yeni skan imkanları
 
 
Bu potensialın nümunələrindən biri biooptikadır - insan bədəninin sirlərinə dərindən nüfuz etmək üçün işığın istifadəsi. Görünən işıq toxuma dərinliyinə nüfuz etməsə də, lazeri barmaqla örtən hər kəs qırmızı işığın ən azı bir neçə santimetr dərinə nüfuz etdiyini bilir. İnfraqırmızı işıq insan toxumasına daha da dərin nüfuz edə bilər. Bu, rentgen, MRT və ya ultrasəsdən fərqli olaraq bədənin skan olunmasında tamamilə yeni yollar açır.
 
 
Ancaq yenə də bədənin skan edilmiş hissələrinin vahid üçölçülü görüntüyə keçməsi üçün hesablama gücü lazımdır. Doğrudur, bu vəziyyətdə infraqırmızı işığın toxumalarla qarşılıqlı təsirinin hesablamaları rentgen şüalarından daha mürəkkəb olacaq. Bu o deməkdir ki, Kormakın yaratdığı üsuldan tamamilə fərqli üsula, sadə dildə desək, rentgen məlumatlarını birbaşa bədən sıxlığının görünüşünə çevrən üsula ehtiyac duyuruq.
 
 
İndi alimlər yenidən təkrarlanan alqoritm üzərində işləyirlər, alınan nəticələr sonrakıların başlanğıcı kimi bəslənir. Proses kompüterə bədən bölgəsinin optik xüsusiyyətlərinin görünüşünü təxmin etmək imkanı verməklə başlayır. Daha sonra hansı skaner məlumatların belə görüntü yaradacağını hesablamaq üçün kompüter modelindən istifadə edir. Kompüterin ilk təxmininin yaxşı olmaması təəccüblü deyil: hesablanmış məlumatlar faktiki skana uyğun gəlmir.
 
 
Bu baş verdikdə kompüter geri qaytarır, görüntü ilə bağlı təxminini dəqiqləşdirir, məlumatları yenidən hesablayır və faktiki skan nəticələri ilə yenidən müqayisə edir. Alqoritm uyğunluğun daha yüksək olmasını təmin etsə də, mükəmməl nəticəyə zəmanət vermir. Buna görə də proses davam edir və kompüter getdikcə daha yaxşı seçimlər verir: skaner tərəfindən toplanan məlumatlara uyğun gələn məlumatı təqdim edir.
 
 
Uyğunluq kifayət qədər yüksək olduqda, alqoritm həkimin araşdırmasına layiq nəticə olaraq son görüntü yaradır. Bu tip tədqiqat üçün yeni imkanlar açılır. Son 15 ildə elm adamları infraqırmızı işığın bir çox mümkün istifadəsini araşdırıb, məsələn, döş xərçənginin aşkarlanması, beynin funksional görüntülənməsi və yeni dərmanların tapılması. Bu sahədə inkişafa nail olmaq "böyük məlumatlar" və "böyük fizika"nın birləşməsi nəticəsində biomediklər, riyaziyyatçılar və həkimlər arasında sıx qarşılıqlı əlaqə tələb edir.