Düşük doz BT'de derin öğrenme rekonstrüksiyonu neyi değiştirir?

Kapak görseli yapay zekâ ile üretilmiş temsili bir editoryal görseldir; gerçek hasta veya tanısal görüntü değildir.

30 Saniyede Özet

Derin öğrenme rekonstrüksiyonu (DLR), tarayıcının ham verisinden görüntüyü eğitilmiş bir yapay sinir ağıyla oluşturan yöntemdir. Radiology dergisindeki bir derlemeye göre DLR gürültüyü klasik yöntemlerden daha çok azaltıyor ve çalışmalarda %30–71 arası doz azaltma bildiriliyor. Aynı derleme, sahte yapı eklenmesi veya gerçek yapının silinmesi riskine ve klinik sonuç verisinin azlığına dikkat çekiyor. Prospektif bir karaciğer metastazı çalışmasında düşük dozlu DLR görüntüleri daha kaliteli bulundu, ama küçük lezyonları daha az gösterdi.

FBP, iteratif ve derin öğrenme rekonstrüksiyonu nasıl ayrılır?

Rekonstrüksiyon, tarayıcının topladığı ham ölçümleri kesit görüntüye çeviren hesaplama adımıdır. Filtreli geri projeksiyon (FBP), yaklaşık 40 yıl BT'de standart oldu. Hızlı ve basittir, ama düşük dozda gürültü ve artefakt belirginleşir.

Model tabanlı iteratif rekonstrüksiyon (görüntüyü fizik modeliyle tekrar tekrar düzelten yöntem) gürültüyü daha iyi azalttı. Ancak hesaplama süresi uzundu. Hibrit iteratif yöntemler hızı artırdı, fakat "plastik" ya da lekeli bir doku görünümü yarattı. Derlemeye göre bu görünüm, ince bulguların fark edilmesini zorlaştırabiliyordu.

DLR ise çok sayıda görüntüyle eğitilmiş bir sinir ağını kullanır. Derleme, DLR'nin model tabanlı yöntemden 3–5 kat hızlı olduğunu ve daha doğal bir gürültü dokusu verdiğini aktarıyor. Ancak görüntünün dokusu, ağın hangi görüntülerle eğitildiğine bağlıdır. Ayrıca mevcut algoritmalar yalnızca belirli tarayıcı modellerinde çalışıyor.

FDA'dan izin almış bir örnek nasıl değerlendirildi?

ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), GE'nin "Deep Learning Image Reconstruction" yazılımına 12 Nisan 2019'da 510(k) izni verdi. 510(k), piyasadaki benzer bir cihaza esaslı eşdeğerlik gösterilerek alınan pazarlama iznidir. Bu yazılım TrueFidelity adıyla anılan görüntüleri üretiyor ve düşük, orta, yüksek güç düzeyleri sunuyor.

Başvuru özetine göre ağ, Revolution CT sisteminden alınmış fantom ve klinik verilerle eğitildi. Karşılaştırma cihazı, aynı firmanın ASiR-V iteratif yöntemiydi. Testler gürültü, gürültü dokusu, düşük kontrast saptanabilirliği, uzaysal çözünürlük ve çizgi artefaktlarını kapsadı. Dokuz radyoloğun okuma çalışması da tanısal görüntü kalitesini değerlendirdi.

Burada önemli bir ayrıntı var. 510(k) kararı bir eşdeğerlik kararıdır; hasta sonuçlarında üstünlük kanıtı değildir.

Doz azaltma kanıtı ne kadar güçlü?

Koetzier ve arkadaşlarının 2023 derlemesi, çalışmalarda hibrit iteratif yönteme göre %30–71 doz azaltma bildirildiğini aktarıyor. Ancak yazarlar, çalışmaların çoğunun görüntü kalitesi ölçütlerine odaklandığını vurguluyor. Tanısal performansı ölçen prospektif çalışmalar hâlâ az.

Jensen ve arkadaşlarının 2022'de Radiology'de yayımlanan prospektif çalışması bu farkı somutlaştırıyor. Çalışmaya kolorektal kanser ve karaciğer metastazı olan 51 hasta katıldı. Her hastaya standart doz ve düşük doz çekim yapıldı. CTDIvol (BT'nin hacimsel doz göstergesi) ortalaması 34,9 mGy'den 12,2 mGy'ye, yani %65,1 düştü.

Okuyucular düşük dozlu DLR görüntülerini standart dozlu FBP görüntülerinden daha kaliteli buldu. Ancak 0,5 cm ve altındaki lezyonlarda saptama oranı %96,9'dan %72,3'e indi. Lezyon karakterizasyon doğruluğu da %80,1'den %67,1'e geriledi ve okuyucu güveni azaldı.

Mesaj açık: daha temiz görünen görüntü, her klinik görevde daha iyi tanı demek değildir.

MRG'de sahte yapı riski ne kadar gerçek?

Hızlandırılmış MRG (çekimi kısaltmak için daha az veri toplanan MRG) derin öğrenmenin yoğun araştırıldığı bir alandır. 2020 fastMRI yarışmasının sonuçları 2021'de IEEE Transactions on Medical Imaging'de yayımlandı. En yüksek, 8 kat hızlandırmada birden fazla radyolog, gönderilen görüntülerin hiçbirinin kabul edilebilir olmadığını belirtti.

Radyologlar bazı rekonstrüksiyonlarda halüsinasyon (ağın gerçekte olmayan yapı üretmesi) saptadı. Yapay damarlar, beyin omurilik sıvısı yarığına benzeyen parlak çizgiler ve sahte sulkuslar görüldü. Yazarlar, sayısal benzerlik skoru yüksek olan görüntülerde de halüsinasyon görüldüğünü ve ağların kararsız olabildiğini bildirdi.

Koetzier derlemesi BT için de benzer uyarı yapıyor. Ağ var olmayan yapı ekleyebilir ya da gerçek bir yapıyı silebilir. Bazı çalışmalarda sahte nodül veya distorsiyon artefaktı bildirildi.

Klinik senaryo: onkoloji takibinde doz düşürme önerisi

Şöyle bir durum düşünün. Bölümünüz yeni bir tarayıcıya geçti ve tüm karın BT protokollerinde dozu belirgin biçimde düşürmeyi planlıyor. Kolorektal kanser takibindeki hastanızın küçük karaciğer lezyonları var.

Görüntüler çok temiz görünebilir. Ancak Jensen çalışması, bu kadar düşük dozda küçük lezyonların kaçabileceğini gösterdi. Burada klinik soruyu istemde açıkça yazmak ve protokolü radyologla konuşmak sonucu değiştirebilir.

Radyoloji bölümü ve istem yapan hekim için kontrol listesi

Hangi DLR algoritması ve hangi güç düzeyi kullanılıyor, raporda veya görüntü bilgisinde görünüyor mu?
Doz azaltma, küçük ve düşük kontrastlı lezyon görevinde ayrıca test edildi mi?
Onkolojik takip gibi kritik protokoller için ayrı bir alt doz sınırı belirlendi mi?
Hızlandırılmış MRG'de beklenmedik ince bir yapı görülürse standart bir seriyle karşılaştırma yapılabiliyor mu?
Yazılım güncellemesinden sonra fantomla kalite kontrol tekrarlanıyor mu?
Klinik soru küçük lezyon aramaksa, istem formuna bunu açıkça yazıyor musunuz?

Türkiye'deki hekim için ne anlama geliyor?

FDA izni ABD pazarına yöneliktir ve Türkiye'deki kullanım için tek başına ölçüt değildir. Türkiye'de Tıbbi Cihaz Yönetmeliği, yazılımı da tıbbi cihaz tanımına dahil eder. Yönetmelikte yetkili kurum Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (TİTCK) olarak tanımlanır. Satın alma sürecinde rekonstrüksiyon yazılımının mevzuat durumunu ve yerel kalite kontrol planını sorun.

Sık sorulan sorular

Görüntü daha az gürültülüyse neden temkinli olalım?

Çünkü gürültü ölçütü ile tanısal doğruluk aynı şey değildir. Jensen çalışmasında düşük dozlu DLR görüntüleri daha kaliteli bulundu, ama küçük lezyonlarda saptama düştü. Değerlendirme, klinik görevle yapılmalıdır.

Dozu ne kadar düşürebiliriz?

Tek bir güvenli oran yok. Derlemede bildirilen %30–71 aralığı, farklı çalışma ve görevlerden geliyor. Küçük ve düşük kontrastlı lezyon aranan protokollerde daha temkinli olmak gerekir.

MRG'de yapay zekâ gerçekten sahte bulgu üretebilir mi?

Evet, fastMRI yarışmasında radyologlar bazı rekonstrüksiyonlarda sahte damar ve sulkus gibi halüsinasyonlar saptadı. Bu, klinik ürünlerin hepsinde olduğu anlamına gelmez. Ama beklenmedik bir ince bulguyu standart seriyle doğrulamak akıllıcadır.

Kaynaklar

Koetzier LR ve ark. (2023) — Deep Learning Image Reconstruction for CT: Technical Principles and Clinical Prospects, Radiology: https://doi.org/10.1148/radiol.221257
FDA (2019) — 510(k) Premarket Notification K183202, Deep Learning Image Reconstruction, GE Medical Systems: https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm?ID=K183202
FDA (2019) — K183202 510(k) Summary: https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf18/K183202.pdf
Jensen CT ve ark. (2022) — Reduced-Dose Deep Learning Reconstruction for Abdominal CT of Liver Metastases, Radiology: https://doi.org/10.1148/radiol.211838
Muckley MJ ve ark. (2021) — Results of the 2020 fastMRI Challenge for Machine Learning MR Image Reconstruction, IEEE Transactions on Medical Imaging: https://doi.org/10.1109/TMI.2021.3075856
T.C. Resmî Gazete / Mevzuat Bilgi Sistemi (2021) — Tıbbi Cihaz Yönetmeliği: https://www.mevzuat.gov.tr/anasayfa/MevzuatFihristDetayIframe?MevzuatTur=7&MevzuatNo=38657&MevzuatTertip=5

Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.

İlgili Yazılar

Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:

DoktorClub Görüşü

Derin öğrenme rekonstrüksiyonu BT gürültüsünü azaltıp doz düşürmeye kapı açıyor. Küçük lezyon, doku dokusu ve MRG'de sahte yapı riskleri neler?