Le reti neurali trasformano le tecniche di imaging dinamico

Negli ultimi anni, è stata sviluppata una nuova tecnica di imaging che utilizza metodi di deep learning per creare immagini in modo rapido ed efficiente. Questo approccio si concentra su un tipo di imaging chiamato tomografia a coerenza ottica (OCT). L'OCT è uno strumento che permette di ottenere immagini ad alta risoluzione dei tessuti senza bisogno di etichette speciali. Funziona catturando la luce per creare immagini dettagliate delle strutture all'interno del corpo.

Una delle sfide con l'OCT standard è che non mostra come i tessuti cambiano nel tempo. Qui entra in gioco la Tomografia a coerenza ottica dinamica (DOCT). La DOCT non solo scatta foto dei tessuti, ma tiene anche traccia dei cambiamenti in questi tessuti, come si muovono e interagiscono le cellule. Questo è particolarmente utile nella ricerca sul cancro, dove capire come si comportano i tumori può portare a trattamenti migliori.

L'approccio tradizionale alla DOCT comporta di prendere molte immagini nel tempo. Questo richiede molto tempo e può portare a ritardi nei risultati. Ad esempio, alcuni metodi necessitano di migliaia di fotogrammi, il che rende l'intero processo molto lento. Un tecnica potrebbe richiedere fino a 1.350 immagini per un singolo campione, che può richiedere molto tempo per essere raccolte. Anche i metodi che usano meno immagini, come 16-32 fotogrammi, richiedono comunque una quantità considerevole di tempo per l'acquisizione, a volte fino a un minuto. Questo ritardo può ostacolare la ricerca, soprattutto quando molti campioni devono essere analizzati rapidamente, come nei test sui farmaci.

Per affrontare questi problemi, i ricercatori hanno proposto di utilizzare reti neurali (NN). Le reti neurali sono un tipo di programma informatico avanzato che può apprendere dai dati e fare previsioni. Allenando una Rete Neurale sui dati esistenti, possono generare immagini di alta qualità da un numero molto minore di fotogrammi. Questo metodo può ridurre significativamente il tempo necessario per acquisire immagini volumetriche.

In questo nuovo approccio, sono stati usati solo quattro fotogrammi OCT per creare un'immagine dettagliata. La rete neurale ha imparato a generare immagini che corrispondessero strettamente a quelle prodotte dai metodi tradizionali che utilizzano molti fotogrammi. Questo è cruciale per garantire che i risultati forniti dalla rete neurale siano affidabili e possano essere utilizzati nella ricerca.

La rete neurale è stata addestrata usando campioni di cellule tumorali conosciuti come sferoidii. Questi sferoidii sono stati trattati con diverse dosi di farmaci anti-cancro per studiare come i farmaci li influenzassero. Usando una funzione di perdita che enfatizzava aree critiche, la rete neurale poteva concentrarsi sulla generazione di immagini più chiare nelle regioni di interesse.

Quando i risultati della rete neurale sono stati confrontati con quelli generati dai metodi tradizionali, hanno mostrato un alto livello di coerenza. La rete neurale è stata in grado di produrre immagini in soli 6,55 secondi, rispetto ai 52,4 secondi richiesti dai metodi convenzionali. Questo processo di imaging più veloce può essere estremamente utile nelle impostazioni cliniche dove il tempo è essenziale.

#Architettura della Rete Neurale

La struttura della rete neurale è fondamentale per le sue prestazioni. La rete è composta da tre parti principali:

1. Encoder: L'encoder elabora le immagini di input e le comprime in un formato più piccolo.
2. Decoder: Il decoder prende le informazioni compresse e le ricostruisce nell'immagine di output.
3. Skip Connections: Queste connessioni consentono alle informazioni di fluire tra l'encoder e il decoder, aiutando a mantenere dettagli importanti.

L'input della rete comprende quattro immagini OCT acquisite in sequenza. L'output è un'immagine singola di alta qualità che rappresenta i cambiamenti nel tempo.

L'addestramento della rete neurale ha coinvolto l'uso di un dataset costituito da queste immagini. L'output desiderato era un'Immagine di verità di base, che mostrava una rappresentazione accurata di ciò che ci si aspettava basandosi su un numero maggiore di immagini. Durante l'addestramento, la rete neurale ha imparato a minimizzare la differenza tra i suoi output e le immagini di verità di base.

#Acquisizione dei Dati

Per raccogliere i dati necessari, è stato utilizzato un dispositivo di imaging speciale. Questo dispositivo, conosciuto come OCT a matrice di Jones (JM-OCT), è stato progettato specificamente per catturare rapidamente immagini OCT di alta qualità. Il dispositivo funziona a una lunghezza d'onda centrale che migliora la sua capacità di rappresentare chiaramente le strutture dei tessuti.

Per scopi di addestramento, sono stati studiati diversi sferoidii tumorali. Questi sferoidii sono stati preparati utilizzando specifiche linee cellulari e trattati con diversi farmaci per vari periodi. Ogni sferoidio è stato scansionato per creare un dataset completo da cui sono state derivate sia la verità di base che gli input per la rete neurale.

#Processo di Addestramento

Il processo di addestramento della rete neurale coinvolge dataset accuratamente costruiti. Da ciascuna scansione volumetrica degli sferoidii, sono stati estratti dei pezzetti di immagini. Ogni pezzetto conteneva dettagli importanti necessari per l'addestramento, totalizzando migliaia di coppie di immagini da cui la rete poteva apprendere.

L'addestramento è stato effettuato utilizzando un approccio mini-batch, dove piccoli set di dati sono stati utilizzati in modo iterativo. I parametri della rete sono stati regolati in base ai suoi errori, permettendo un miglioramento nel tempo. È stata applicata una specifica funzione di perdita per garantire che la rete si concentrasse sulle aree più importanti all'interno delle immagini.

#Valutazione delle Prestazioni

Una volta che la rete neurale è stata addestrata, era necessario valutare le sue prestazioni. Sono state utilizzate diverse metriche per misurare quanto bene le immagini generate dalla rete neurale si confrontavano con quelle prodotte dai metodi tradizionali. Queste metriche includevano:

• Media della Varianza dell'Intensità Logaritmica (LIV): Misura la variazione media dell'intensità in specifiche regioni delle immagini.
• Rapporto di Cellule Vitali (VCR): Indica la proporzione di cellule sane all'interno della regione dello sferoidio.

I risultati hanno mostrato che le immagini generate dalla rete neurale corrispondevano strettamente alle immagini convenzionali su varie metriche. Questo indica l'affidabilità dell'output della rete neurale.

#Acquisizione Rapida di Immagini Volumetriche

Uno degli aspetti più entusiasmanti di questa ricerca è il potenziale per un imaging rapido. Riducendo significativamente il tempo necessario per le scansioni volumetriche, il nuovo metodo consente valutazioni rapide e potenzialmente studi più ampi su molti campioni. Questo può essere particolarmente importante in campi come la ricerca farmacologica, dove il tempo può influenzare risultati e decisioni.

La strategia di imaging ha dimostrato che è possibile raccogliere dati di alta qualità molto più velocemente rispetto ai metodi tradizionali, aprendo porte per la sua applicazione in contesti clinici dove la velocità è fondamentale.

#Limitazioni e Lavori Futuri

Anche se il metodo basato su reti neurali mostra grande potenzialità, rimangono alcune limitazioni. Attualmente, la tecnica è stata addestrata solo su specifici sferoidii tumorali, il che significa che la sua applicazione potrebbe essere ristretta. C'è bisogno di ulteriori esplorazioni per espandere la capacità della rete neurale di adattarsi a diversi campioni e tipi di contrasti di imaging.

Inoltre, il processo di addestramento richiede la selezione di parametri appropriati, che possono essere in parte soggettivi. I lavori futuri potrebbero concentrarsi sullo sviluppo di un metodo più standardizzato per la selezione di questi parametri per migliorare l'efficienza e l'adattabilità complessiva della tecnica.

In conclusione, il progresso delle applicazioni delle reti neurali nella DOCT rappresenta un passo significativo avanti nella tecnologia di imaging medico. Abilitando un imaging più veloce e affidabile dei tessuti, questo metodo può migliorare notevolmente la ricerca e le pratiche cliniche legate al cancro e ad altre malattie.