Naukowcy z MIT stworzyli AI, które generuje niezwykle precyzyjne, ruchome modele 3D płodów. Narzędzie Fetal SMPL ma pomóc lekarzom w dokładniejszej diagnostyce.
W skrócie:
- Naukowcy z MIT CSAIL stworzyli Fetal SMPL, narzędzie AI, które generuje precyzyjne modele 3D płodów na podstawie skanów MRI, ułatwiając diagnostykę prenatalną.
- System wytrenowano na 20 000 obrazów MRI. Osiąga on dokładność do 3,1 mm, co pozwala na precyzyjne pomiary i porównywanie rozwoju płodu z normami.
- Narzędzie wykorzystuje wirtualny szkielet z 23 stawami, aby realistycznie odwzorować ruch i pozycję płodu, pokonując trudności związane z ciasną przestrzenią macicy.
Każdy rodzic czeka na ten moment. Czarno-biały, nieco rozmyty obraz na ekranie aparatu USG to pierwszy portret dziecka. Ultradźwięki pokazują płeć, przybliżony rozmiar, czasem pozwalają wykryć wady serca czy rozszczep wargi. Kiedy jednak lekarz potrzebuje zajrzeć głębiej, zleca rezonans magnetyczny (MRI). Technologia ta składa pojedyncze obrazy w trójwymiarową całość, ale tu pojawia się problem – nasz system wzrokowy nie jest przyzwyczajony do analizy wolumetrycznych skanów 3D. Nawet dla doświadczonego radiologa interpretacja takiego obrazu bywa karkołomna.
I w tym momencie na scenę wkracza sztuczna inteligencja. A konkretnie – Fetal SMPL, nowe podejście opracowane przez naukowców z MIT, Boston Children’s Hospital i Harvard Medical School, które daje klinicystom obraz o niespotykanej dotąd szczegółowości.
Jak wyrzeźbić dziecko z danych?
Nazwa narzędzia nie jest przypadkowa. Fetal SMPL to adaptacja modelu “SMPL” (Skinned Multi-Person Linear model), który w grafice komputerowej służy do tworzenia trójwymiarowych modeli ciał dorosłych. Zespół badawczy postanowił nauczyć go anatomii i ruchów płodu. W tym celu system “obejrzał” 20 000 wolumetrycznych skanów MRI, ucząc się na ich podstawie przewidywać lokalizację i rozmiar dziecka. Efektem są niemal rzeźbiarskie reprezentacje 3D.
Wewnątrz każdego cyfrowego modelu znajduje się szkielet – nazwany “drzewem kinematycznym” – składający się z 23 ruchomych stawów. To on pozwala systemowi naśladować pozycje i ruchy, które widział podczas treningu. Proces przypomina trochę pracę artysty, który najpierw buduje szkielet rzeźby, a dopiero potem nakłada na niego kolejne warstwy.
“Oszacowanie kształtu i pozy płodu jest trudne, ponieważ jest on ściśnięty w ciasnych granicach macicy” – wyjaśnia główny autor badania, Yingcheng Liu z MIT CSAIL. “Nasze podejście pokonuje to wyzwanie za pomocą systemu połączonych kości pod powierzchnią modelu 3D, które realistycznie odwzorowują ciało płodu i jego ruchy. Następnie opiera się na algorytmie, który na przemian zgaduje pozycję i kształt, aż znajdzie wiarygodne oszacowanie”.
Dokładność mniejsza niż ziarenko ryżu
Skuteczność Fetal SMPL robi wrażenie. Podczas testów na skanach MRI, których system nigdy wcześniej nie widział, średnie odchylenie modelu od rzeczywistego obrazu wyniosło zaledwie 3,1 milimetra. To mniej niż grubość pojedynczego ziarenka ryżu. Dzięki takiej precyzji lekarze mogą dokładnie mierzyć obwód głowy czy brzucha i porównywać te dane z prawidłowymi wartościami dla danego wieku ciążowego.
Aby sprawdzić, jak narzędzie radzi sobie na tle konkurencji, badacze porównali je z najbliższym istniejącym systemem – SMIL, który modeluje wzrost niemowląt. Ponieważ noworodki są znacznie większe od płodów, modele SMIL zostały przeskalowane o 75%, by wyrównać szanse. Fetal SMPL zdeklasował rywala, znacznie precyzyjniej odtwarzając skany płodów w wieku od 24 do 37 tygodnia ciąży.
Potencjał dostrzegają niezależni eksperci. “To pionierskie osiągnięcie rozszerza parametryczne modele ludzkiego ciała na najwcześniejsze etapy życia: płody” – komentuje Sergi Pujades, profesor z Uniwersytetu Grenoble Alpes. “To bezprecedensowa okazja do dalszego badania, jak na wzrost i ruch człowieka wpływają różne schorzenia”.
Co kryje się pod powierzchnią?
Twórcy Fetal SMPL uczciwie przyznają, że ich praca to dopiero początek. Obecny model analizuje tylko to, co widoczne na powierzchni ciała. Pod cyfrową “skórą” znajdują się jedynie struktury przypominające kości. Nie widać jeszcze organów wewnętrznych, których rozwój jest kluczowy dla oceny zdrowia dziecka.
Kolejnym krokiem będzie uczynienie narzędzia w pełni wolumetrycznym. Zespół chce, aby przyszłe wersje Fetal SMPL modelowały również wątrobę, płuca i mięśnie, co dałoby lekarzom jeszcze pełniejszy obraz. Pomimo tego, już teraz narzędzie stanowi ogromny skok jakościowy w analizie zdrowia płodu.
Jak podsumowuje Kiho Im, profesor z Harvard Medical School: “To podejście nie tylko poprawi użyteczność diagnostyczną MRI płodu, ale także dostarczy wglądu w rozwój funkcjonalny mózgu płodu w odniesieniu do ruchów ciała”. Wszystko wskazuje na to, że technologia wkracza do świata, który do tej pory pozostawał ukryty. I robi to z chirurgiczną precyzją.