Villamosmérnök fejleszt

A szívbetegség a vezető halálok világszerte, és a korai felismerés jelentős változást hozhat a jövőbeni kardiovaszkuláris események megelőzésében. Sok helyen azonban csak korlátozottan állnak rendelkezésre olyan technológiához, amely képes kimutatni a betegség korai jeleit, például a koszorúér meszesedést (CAC), amikor az artériákon keresztül történő véráramlást plakk felhalmozódása gátolja, ami növeli a szívroham.

Jelenleg a CAC kimutatásához CT-vizsgálatokra van szükség, amelyek költségesek, nagy dózisú sugárzást bocsátanak ki, és kórházi körülmények között kell elvégezni – de Shiva Abbaszadeh, az UC Santa Cruz villamos- és számítástechnikai docense olyan megoldást fejleszt, amely ezt a megelőző egészségügyi ellátást teszi lehetővé. sokkal elérhetőbb. A National Institutes of Health új, 2 millió dolláros támogatásával Abbaszadeh és munkatársa a Stanford Egyetem radiológiai adjunktusaként Adam Wang új technológiát fog kifejleszteni a CAC kimutatására, amely könnyen beépíthető a rutin mellkasröntgenbe, a leggyakoribb orvosi képalkotó eljárásba.

„A könnyen hordozható röntgenrendszer óriási változást jelenthet bizonyos területeken, amelyek esetleg nem férnek hozzá a CT-vizsgálatokhoz, mert kórházi környezetre van szükségük” – mondta Abbaszadeh. „Elősegíthetjük az anyaglebontást és a léziók differenciálását a röntgensugaras képalkotásban.”

Az új technológia egy fejlett, kétrétegű röntgendetektor lesz, amely egyrészt hagyományos testképet, másrészt olyan anyagspecifikus képet készít, amely jelen esetben a kalciumot érzékelné. Wang csapata mesterséges intelligencia-algoritmusokat fejleszt ki, amelyek automatikusan észlelik és számszerűsítik a kalcium mennyiségét. A technológia beugró megoldás lesz a meglévő klinikai eljárásokhoz, és nem igényel további sugárzást vagy szkennelési időt.

Míg a kutatók kezdetben a CAC kimutatására összpontosítanak, úgy vélik, hogy rendszerüket fel lehetne használni a tüdő- és mellrák, a tuberkulózis és más betegségek korai felismerésére.

„Technológiai platformot fejlesztünk az anyagtudomány, a sugárzásérzékelés, az áramkör-tervezés és a számítástechnika innovációinak kombinálásával, hogy új lehetőségeket hozzunk létre a röntgensugaras képalkotásban” – mondta Abbaszadeh. „Az egyik alkalmazást céloztuk meg – a koszorúér meszesedést –, de a probléma sokkal nagyobb, és széleskörű hatással lehet.”

A röntgensugaras képalkotás új generációs technológiájának megalkotásához Abbaszadeh és tanítványai a Baskin School of Engineering laboratóriumában lévő berendezést fogják használni a kalkogenid anyagok optikai és elektromos tulajdonságainak megtervezésére – olyan anyagok, amelyek egy vagy több kalkogén elemet tartalmaznak. Ez a létesítmény, amely a szelén elem kalkogenid ötvözetén alapuló detektorok fejlesztésére szolgál, Abbaszadeh és Wang ismeretei szerint az egyetlen ilyen létesítmény a kutatási környezetben az országban.

A detektorok fejlesztésére szolgáló létesítmény a kutatási lehetőségek széles skáláját kínálja Abbaszadeh laboratóriumának, mivel az anyag olyan tulajdonságokkal rendelkezik, amelyek mindkét fotodetektorhoz jól használhatók, az orvosi képalkotástól a nagyenergiájú fizikáig.

Ez az együttműködési projekt izgalmas lehetőségeket kínál a két kutatócsoport diákjai számára, hogy részesei legyenek egy nagyobb tanulási környezetnek, amelyben meglátogathatják egymás laboratóriumait, és tapasztalatot szerezhetnek technológiájuk minden területéről, beleértve a hardverfejlesztést, a mesterséges intelligencia fejlesztését és a klinikai gyakorlatokat. környezet, amelyben munkájukat hasznosítani fogják.

Wang és Abbaszadeh együttműködik a Stanford School of Medicine kutatóival is, akik betekintést adnak rendszereik klinikai felhasználásra való legjobb megtervezéséhez, és képeket készítenek a CAC valós példányairól Wang mesterséges intelligencia modelljeinek betanításához. A korábbi stanfordi oktató, Martin Willemink és Dominik Fleischmann stanfordi professzor közreműködött a projekt kidolgozásában, és Fleischmann, aki a Stanford szív- és érrendszeri képalkotó részlegének igazgatója, továbbra is kölcsönzi szakértelmét. Ipari partnerekkel is együttműködnek az új rendszer teljesítményének bemutatása érdekében.

„A detektorfizika, amelyen Shiva dolgozik, és a Stanfordban kifejlesztett mesterséges intelligencia algoritmusok között jobb képbeviteli információkat biztosítunk, de olyan algoritmusaink is lesznek, amelyek automatikusan észlelik és számszerűsítik a kalcium mennyiségét” – mondta Wang. . „Ez több szempontból is előrelépés.”