Испытания виртуальной визуализации оптимизируют КТ и рентгенографию при COVID-19

Статья в открытом доступе в Американском журнале рентгенологии ( AJR ) ARRS заложила основу для использования испытаний виртуальной визуализации для эффективной оценки и оптимизации КТ и инструментов рентгенографии и анализа для помощи в управлении пандемией коронавирусного заболевания (COVID-19), по информации портала nexusrus.com.

Испытания виртуальной визуализации состоят из двух основных компонентов - репрезентативных моделей целевых субъектов и реалистичных моделей сканеров изображений - и авторы этой статьи AJR разработали первые вычислительные модели пациентов с COVID-19, показывая, в качестве доказательства принципа, как их можно комбинировать с симуляторами визуализации для исследований COVID-19.

«Для определения габитуса моделей, - объяснил ведущий автор Эхсан Абади, - мы использовали 4D расширенную модель сердечного торса (XCAT), разработанную в Университете Дьюка».

Затем Абади и его коллеги из Дьюка сегментировали морфологические особенности аномалий COVID-19 из 20 изображений компьютерной томографии пациентов с мультидиагностическим подтверждением инфекции SARS-CoV-2 и включили их в модели XCAT.

«В пределах данной области заболевания текстура и материал паренхимы легких в XCAT были изменены, чтобы соответствовать свойствам, наблюдаемым на клинических изображениях», Abadi et al. продолжение.

Используя специальный компьютерный томограф (Definition Flash, Siemens Healthineers) и проверенный симулятор рентгенографии (DukeSim), чтобы продемонстрировать полезность, команда виртуально визуализировала три разработанных компьютерных фантома COVID-19.

«Субъективно», - заключили авторы, «смоделированные аномалии были реалистичными с точки зрения формы и текстуры», добавив, что их предварительные результаты показали, что отношения контраст / шум в аномальных областях составляли 1,6, 3,0 и 3,6 для 5-, Изображения 25 и 50 мАс соответственно.