NIR technológia valós idejű képalkotó vizsgálatokban
A közeli infravörös tartományú fény szórását használja a diffúz optikai tomográfia - használatával apró agyi vérzések is kimutathatók.
A University of Tsukuba kutatói olyan mesterséges intelligencián alapuló modellt fejlesztettek ki, amely képes előre jelezni a fény terjedését biológiai szövetekben a diffúz optikai tomográfia során. Ez a nem invazív képalkotó eljárás közeli infravörös fény segítségével tárja fel a szövetekben megbúvó kóros elváltozásokat, például vérzéseket vagy daganatokat. Az új modell mindössze körülbelül két ezredmásodperc alatt végzi el azokat a számításokat, amelyek hagyományos módszerekkel órákig tartanának, így több mint egymilliószoros gyorsulást ér el, és megnyitja az utat a valós idejű diagnosztikai alkalmazások előtt. A kutatás eredményeit a Biomedical Engineering Letters közölte.
A diffúz optikai tomográfia lényege, hogy a szöveteket közeli infravörös fénnyel világítják át, amely nem okoz sugárterhelést vagy szövetkárosodást. A módszer diagnosztikai pontossága azonban azon múlik, hogy a fény szöveti terjedését leíró radiatív transzfer egyenletet milyen precizitással sikerül megoldani. A numerikus szimulációk rendkívül időigényesek, egyetlen számítás akár több órát is igénybe vehet, ami jelentősen korlátozza a technika valós idejű alkalmazhatóságát.
A kutatócsoport ezt a problémát egy neurális hálózaton alapuló gépi tanulási modellel hidalta át, amely rendkívül gyors emulátorként működik. A modellt nagy mennyiségű szimulációs adat felhasználásával tanították be, így képes előre jelezni azokat az időben felbontott fényjeleket, amelyek a mérési pontokon detektálhatók a kóros elváltozás helye és mérete alapján. A modell erős általánosító képességet mutatott: olyan paraméterkombinációk esetén is pontosan reprodukálta a jeleket, amelyekkel a tanulási folyamat során nem találkozott, és teljesítményét gyakorlatilag csak a betanításnál felhasznált adatok zajszintje korlátozta.
A kutatók az MI‑modellt statisztikai mintavételi eljárásokkal kombinálva azt is meg tudták határozni, hogy a szövetben hol helyezkedik el a kóros régió, és mekkora annak kiterjedése. Az eredmények alapján ez a megközelítés ígéretes alaptechnológiát jelenthet elsősorban az agy ereiben megfigyelhető apró vérzések, illetve a daganatok valós idejű, gyors és pontos diagnosztikájában.
Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:
Development of a neural network predicting signals for time-domain diffuse optical tomography
Irodalmi hivatkozás:
Shu Horie et al, Development of a neural network predicting signals for time-domain diffuse optical tomography, Biomedical Engineering Letters (2026). DOI: 10.1007/s13534-026-00578-9
