Ny teknik strækker MR-scanninger af moderkager, så de kan analyseres mere præcist

Placenta er et af de mest vitale organer, når en kvinde er gravid. Hvis det ikke fungerer korrekt, konsekvenserne kan være alvorlige:Børn kan opleve hæmmet vækst og neurologiske lidelser, og deres mødre har øget risiko for blodsygdomme som præeklampsi, som kan forringe nyre- og leverfunktionen.

Desværre, Det er svært at vurdere placentas helbred på grund af den begrænsede information, der kan hentes fra billeddannelse. Traditionel ultralyd er billig, transportabel, og nem at udføre, men de kan ikke altid fange nok detaljer. Dette har ansporet forskere til at undersøge potentialet ved magnetisk resonansbilleddannelse (MRI). Selv med MR'er, selvom, den buede overflade af livmoderen gør billeder svære at fortolke.

Dette problem fik opmærksomhed fra et team af forskere fra MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), som spekulerede på, om moderkagen's sammenkrøbne form kunne flades ud ved hjælp af noget fancy geometri.

Næste måned offentliggør de et papir, der viser, at det kan. Deres nye algoritme folder billeder fra MR -scanninger ud for bedre at visualisere orgelet. For eksempel, deres billeder viser tydeligere "kimbladene, "cirkulære strukturer, der muliggør udveksling af næringsstoffer mellem moderen og hendes eller de udviklende børn. At kunne visualisere sådanne strukturer kunne give læger mulighed for at diagnosticere og behandle placentaproblemer meget tidligere i graviditeten.

"Idéen er at udfolde billedet af moderkagen, mens den er i kroppen, så det ligner, hvordan læger er vant til at se det efter fødslen, " siger ph.d.-studerende Mazdak Abulnaga, hovedforfatter af det nye papir med MIT-professorerne Justin Solomon og Polina Golland. "Selvom dette kun er et første skridt, Vi mener, at en tilgang som denne har potentialet til at blive en standard billeddannelsesmetode for radiologer."

Golland siger, at algoritmen også kunne bruges i klinisk forskning til at finde specifikke biomarkører forbundet med dårlig placenta sundhed. Sådan forskning kan hjælpe radiologer med at spare tid og mere præcist lokalisere problemområder uden at skulle undersøge mange forskellige skiver af moderkagen.

Chris Kroenke, en lektor ved Oregon Health and Science University, siger, at projektet åbner op for mange nye muligheder for at overvåge placenta sundhed.

"De biologiske processer, der ligger til grund for cotyledon -mønstre, er ikke fuldstændigt forstået, det vides heller ikke, om et standardmønster skal forventes for en given population, "siger Kroenke, som ikke var involveret i avisen. "Værktøjerne i dette arbejde vil helt sikkert hjælpe forskere med at løse disse spørgsmål i fremtiden."

Abulnaga, Salomon, og Golland skrev avisen sammen med tidligere CSAIL postdoc Mikhail Bessmeltsev og deres samarbejdspartnere, Esra Abaci Turk og P. Ellen Grant fra Boston Children's Hospital (BCH). Grant er direktør for BCH's Fetal-Neonatal Neuroimaging and Development Science Center, og professor i radiologi og pædiatri ved Harvard Medical School. Holdet arbejdede også tæt sammen med samarbejdspartnere på Massachusetts General Hospital (MGH) og MIT professor Elfar Adalsteinsson.

Papiret vil blive præsenteret 14. oktober i Shenzhen, Kina, ved den internationale konference om medicinsk billedberegning og computerassisteret intervention.

Holdets algoritme modellerer først placentas form ved at opdele den i tusindvis af små pyramider, eller tetraeder. Dette tjener en effektiv repræsentation for computere til at udføre operationer for at manipulere formen. Algoritmen arrangerer derefter disse pyramider i en skabelon, der ligner den flade form, som en moderkage holder, når den er ude af kroppen. (Algoritmen gør dette ved i det væsentlige at flytte hjørnerne af pyramiderne på overfladen af ​​moderkagen for at matche skabelonens to parallelle planer og lade resten fylde den nye form.)

Modellen skal gøre en afvejning mellem pyramiderne, der matcher skabelonens form og minimerer mængden af ​​forvrængning. Holdet viste, at systemet i sidste ende kan opnå nøjagtighed på en skala på mindre end én voxel (en 3-D-pixel).

Projektet er langt fra det første, der sigter mod at forbedre medicinsk billeddannelse ved faktisk at manipulere nævnte billeder. Der har for nylig været bestræbelser på at udfolde scanninger af ribben, og forskere har også brugt mange år på at udvikle måder at flade billeder af hjernens hjernebark for bedre at visualisere områder mellem folderne.

I mellemtiden, arbejde, der involverer livmoderen, er meget nyere. Tidligere tilgange til dette problem fokuserede på at udflade forskellige lag af moderkagen separat. Holdet siger, at de føler, at den nye volumetriske metode resulterer i mere konsistens og mindre forvrængning, fordi den kortlægger hele 3-D placenta på én gang, gør det muligt at modellere den fysiske udfoldelsesproces nærmere.

"Teamets arbejde giver et meget elegant værktøj til at løse spørgsmålet om placentas uregelmæssige form, der er vanskelig at forestille sig, ”siger Kroenke.

Som et næste skridt, teamet håber at arbejde med MGH og BCH for direkte at sammenligne in-utero-billeder med dem af samme moderkage efter fødslen. Fordi moderkagen mister væske og ændrer form under fødslen, dette vil kræve brug af et specielt kammer designet af MGH og BCH, hvor forskere kan lægge moderkagen direkte efter fødslen.

Kildekoden til projektet er tilgængelig på github.

Denne historie er genudgivet med tilladelse fra MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), et populært websted, der dækker nyheder om MIT-forskning, innovation og undervisning.