Technologia obrazowania fotoakustycznego (PAI) stanowi jeden z najbardziej obiecujących kierunków w diagnostyce i monitorowaniu leczenia raka piersi. Opiera się na kombinacji ultradźwięków oraz impulsów świetlnych, które pozwalają uzyskać precyzyjne informacje o strukturze oraz funkcjonowaniu tkanek, w tym o naczyniach krwionośnych i poziomie nasycenia tlenem. Badania wykazały, że PAI może dostarczyć informacji o procesach patologicznych, takich jak zmiany w gęstości naczyń krwionośnych czy poziomie hemoglobiny, które są charakterystyczne dla nowotworów piersi.

W kontekście diagnostyki nowotworów piersi, jednym z najważniejszych wskaźników, którymi posługują się lekarze, jest koncentracja hemoglobiny (HbT). Zmniejszenie nasycenia tlenem w tkance nowotworowej prowadzi do powstawania patologicznych, nieszczelnych naczyń krwionośnych, które mogą być wykryte dzięki technologii PAI. Przykładem może być badanie mapy HbT, która pozwala na identyfikację guzów piersi, jak to pokazano w badaniach dotyczących raka inwazyjnego przewodowego i raków o różnym stopniu zaawansowania. Ponadto, PAI umożliwia wykrywanie centripetalnej wirówki naczyniowej, gdzie naczynia krwionośne koncentrują się w stronę guza, co stanowi charakterystyczny objaw dla nowotworów piersi.

Innym istotnym wskaźnikiem jest gęstość naczyń. Zjawisko angiogenezy, czyli tworzenia nowych naczyń krwionośnych w obrębie guza, jest powszechne w raku piersi. Dzięki obrazowaniu PAI, możliwe jest zobaczenie, jak zmienia się układ naczyń krwionośnych w miarę rozwoju nowotworu. Wskaźnik gęstości naczyń dostarcza ważnych informacji na temat rozwoju guza oraz jego agresywności. W badaniach przedstawiono mapy naczyniowe, które obrazują wyższą gęstość naczyń krwionośnych w obrębie guza, co potwierdzono na przykładzie pacjentek z rakiem inwazyjnym przewodowym.

Z kolei metoda PA elastografii wykorzystuje zmiany sztywności tkanek, które mogą być zastosowane do identyfikacji nowotworów. Guzki rakowe charakteryzują się wyższą sztywnością w porównaniu do zdrowej tkanki piersi. Badania przeprowadzone za pomocą tego narzędzia pokazują, że obszary o mniejszej deformacji (wyższej sztywności) odpowiadają obszarom guza nowotworowego, co umożliwia ich precyzyjne określenie.

Z punktu widzenia monitorowania leczenia raka piersi, PAI również daje znaczące możliwości. Chemioterapia, choć powszechnie stosowana, nie zawsze przynosi jednakowe rezultaty u wszystkich pacjentek. Monitorowanie odpowiedzi guza na leczenie jest kluczowe dla optymalizacji terapii. Obrazowanie PAI pozwala na ocenę zmian w strukturze naczyń krwionośnych, takich jak ich gęstość, które są wyraźnie zmienione podczas leczenia. Badania wykazały, że w trakcie chemioterapii zmienia się gęstość naczyń w guzie, co może wskazywać na procesy związane z odpowiedzią na leczenie. Dodatkowo, zastosowanie PAI umożliwia obserwację normalizacji układu naczyniowego w guzie, co jest oznaką pozytywnej odpowiedzi na terapię.

Pomiar koncentracji hemoglobiny i nasycenia tlenem w ramach obrazowania multispektralnego PAI okazał się pomocny w ocenie skuteczności leczenia. Przeprowadzone badania pokazały, że wraz z postępem terapii zmniejsza się całkowita koncentracja hemoglobiny oraz poziom nasycenia tlenem w obrębie guza, co świadczy o zmniejszającej się aktywności metabolicznej komórek nowotworowych. W tym kontekście istotne jest także monitorowanie zmniejszenia się rozmiaru guza oraz ocena zmniejszania się nierówności w rozmieszczeniu naczyń, które mogą być związane z nieprawidłowym rozrostem nowotworu.

Warto zwrócić uwagę na rozwój metod mikroskalowego obrazowania fotoakustycznego, które umożliwiają ocenę heterogeniczności metabolicznej komórek nowotworowych. Dzięki tej technologii można monitorować odpowiedź komórek nowotworowych na terapię na poziomie pojedynczych komórek. Ta metoda może okazać się pomocna w określaniu, które komórki w obrębie guza są oporne na leczenie, a które reagują na terapię.

W kontekście leczenia raka piersi, znaczenie PAI polega na możliwości uzyskania dokładnych obrazów guza, jego naczyniowego układu oraz oceny odpowiedzi na terapię. Dzięki tej technologii możliwe jest monitorowanie dynamiki guza w czasie rzeczywistym, co ma ogromne znaczenie dla dostosowywania terapii do indywidualnych potrzeb pacjentek.

Jakie wyzwania stoją przed wizualizacją igieł w obrazowaniu ultrasonograficznym i jak technika fotoakustyczna może je przezwyciężyć?

Obrazowanie ultrasonograficzne (US) jest jedną z najczęściej wykorzystywanych metod intraoperacyjnych, oferującą w czasie rzeczywistym informacje na temat położenia igły oraz danych anatomicznych tkanek. Mimo to, dokładna identyfikacja igły, w tym jej czubka i trzonu, w obrazie US pozostaje wyzwaniem ze względu na niski kontrast igły. Widoczność czubka igły może być poprawiona dzięki odbiciu fal ultradźwiękowych od nieregularnej powierzchni jej ostrza, jednak dalsze rozróżnienie igły bywa trudne ze względu na jej mikroskalowy rozmiar. Dodatkowo, artefakty takie jak boczne i szerokościowe artefakty wiązki mogą powodować zniekształcenia obrazu igły. W przypadku techniki in-plane widoczność igły, szczególnie jej trzonu, zależy umiarkowanie od kąta wprowadzenia igły względem przetwornika US. Widoczność znacząco spada, gdy kąt padania fal ultradźwiękowych na igłę jest większy. To zjawisko wynika z tego, że znaczna część fal ultradźwiękowych odbitych od powierzchni igły przemieszcza się w kierunku przeciwnym do apertury przetwornika na skutek odbicia spekularnego. Dodatkowo, w technice in-plane mogą pojawić się artefakty "wielokrotnego odbicia" w postaci równoległych linii poniżej trzonu igły, co skutkuje zaciemnieniem tła tkanek. W przypadku techniki out-of-plane, segment trzonu igły, który przecina płaszczyznę obrazu US, może zostać błędnie zinterpretowany jako czubek igły, co może prowadzić do poważnych komplikacji, takich jak udar.

Aby poprawić widoczność igieł w obrazowaniu US, zaproponowano różne metody. Jednym z rozwiązań jest użycie igieł echogenicznych, które posiadają specjalnie zaprojektowane powierzchnie o zwiększonej chropowatości. Ta chropowatość wzmacnia rozpraszanie fal ultradźwiękowych, co poprawia widoczność igły, nawet przy ostrych kątach wprowadzenia. Niemniej jednak, igły echogeniczne są zazwyczaj kosztowne i nadal narażone na artefakty odbicia. Niedawno opracowano także technikę śledzenia ultradźwiękowego, która umożliwia lokalizację czubka igły przy użyciu zewnętrznego przetwornika US. Dwa główne podejścia obejmują transmisję fal ultradźwiękowych z czubka igły, które następnie są wykrywane przez zewnętrzny przetwornik, lub odwrotne odbieranie fal ultradźwiękowych z przetwornika za pomocą detektora US umieszczonego na czubku igły. Jednakże, wizualizacja trzonu igły pozostaje wyzwaniem, szczególnie przy ostrych kątach wprowadzenia igły.

Grupa badawcza Emelianova jako pierwsza zbadała możliwość wykorzystania obrazowania fotoakustycznego (PA) do wizualizacji metalowych igieł hipodermicznych. System obrazowania US Cortex i laser Nd:YAG zostały wykorzystane do przeprowadzenia obrazowania US i PA. Próbki tkanek świńskich były oświetlane przez laser, który był dostarczany przez włókna optyczne przymocowane po obu stronach przetwornika US. Obrazowanie igieł wprowadzonych do tkanek świńskich ex vivo wykazało, że igła była widoczna zarówno w obrazach US, jak i PA. Obraz PA igły charakteryzował się wyższym stosunkiem sygnału do szumu (SNR) w porównaniu do obrazu US, w którym widoczny był artefakt wielokrotnego odbicia od trzonu igły. Dodatkowo, kąt padania fal miał minimalny wpływ na wizualizację igły w PA, podczas gdy jej widoczność w obrazie US malała w miarę zwiększania kąta wprowadzenia. Zatem, obrazowanie PA może stanowić rozwiązanie w przypadkach, gdy obrazowanie US jest niewystarczające, zwłaszcza w trudnych warunkach operacyjnych, gdzie precyzyjna lokalizacja igły jest kluczowa.

Zdolność obrazowania PA do poprawy wizualizacji igły została później badana w kontekście różnych procedur interwencyjnych wymagających precyzyjnego umiejscowienia igły. Zespół Kim'a w 2010 roku przedstawił możliwość zastosowania obrazowania PA do prowadzenia biopsji węzłów chłonnych (SLN) w kontekście diagnostyki raka piersi. Biopsja SLN jest standardową procedurą minimalnie inwazyjną, mającą na celu diagnozowanie rozprzestrzeniania się komórek nowotworowych. W tym badaniu opracowano ręczny system PA/US, który wykorzystywał światłowody do dostarczania światła PA, co pozwalało na precyzyjne śledzenie igły wprowadzanej do węzłów chłonnych. Obrazowanie PA pozwoliło na uzyskanie znacznie lepszego kontrastu niż tradycyjne obrazowanie US. Takie podejście może mieć potencjał w poprawie jakości biopsji, dzięki lepszej wizualizacji igły oraz wykorzystaniu specjalistycznych środków kontrastowych, jak indocyjanina zielona.

W przyszłości, wprowadzenie bardziej zaawansowanych systemów obrazowania 3D, takich jak te rozwijane przez Wang'a w 2019 roku, pozwoli na jeszcze bardziej precyzyjne śledzenie igieł w czasie rzeczywistym. Te systemy, oparte na szybkim skanowaniu przetwornika US, pozwalają na tworzenie trójwymiarowych obrazów, co znacząco zwiększa dokładność w przeprowadzaniu procedur wymagających precyzyjnej lokalizacji igły. Chociaż rozdzielczość czasowa takich systemów pozostaje ograniczona, postępujący rozwój technologii może umożliwić ich pełne zastosowanie w praktyce klinicznej.

Szerokie zastosowanie obrazowania PA, w połączeniu z US, stanowi obiecującą przyszłość w kierunku precyzyjnych interwencji medycznych, od biopsji po dostarczanie komórek macierzystych do rdzenia kręgowego. Ostateczne wykorzystanie tej technologii wymaga dalszych badań, szczególnie nad ulepszeniem algorytmów obrazowania oraz rozwoju urządzeń umożliwiających ich zastosowanie w realnych warunkach klinicznych.

Jakie są kluczowe wyzwania w rekonstrukcji obrazów fotoakustycznych i jakie metody pozwalają je przezwyciężyć?

Rekonstrukcja obrazów fotoakustycznych, będąca jedną z kluczowych technologii w diagnostyce biomedycznej, opiera się na połączeniu technik akustycznych i optycznych. W szczególności, ta technologia wykorzystuje zjawisko generowania fali akustycznej po absorpcji impulsu świetlnego przez tkankę, co daje możliwość uzyskania szczegółowych obrazów struktur wewnętrznych ciała. Jednakże, mimo postępów w tej dziedzinie, napotykamy szereg trudności związanych z dokładnością i efektywnością rekonstrukcji tych obrazów.

Jednym z głównych wyzwań w rekonstrukcji obrazów fotoakustycznych jest problem niedostatecznej liczby danych zebranych w wyniku ograniczonego pola widzenia. Często zbieranie pełnych danych o rozkładzie absorbujących chromoforów jest niemożliwe ze względu na ograniczenia technologiczne detektorów oraz kąt widzenia, co sprawia, że rekonstruowane obrazy są niepełne. Prace takie jak te autorów Gao et al. (2015) dotyczące tzw. "limited-view multi-source quantitative photoacoustic tomography" oferują rozwiązania, które pozwalają na poprawę jakości obrazów uzyskiwanych z takich ograniczonych danych.

Innym trudnym aspektem jest problem rekonstrukcji obrazów w przypadkach, gdy czynniki zewnętrzne, takie jak niejednorodność rozkładu współczynnika rozpraszania światła w tkankach, mogą zakłócać dokładność wyników. Tego typu wyzwanie zostało omówione w pracach Hristovy et al. (2008), które wskazują na rolę zaawansowanych algorytmów numerycznych, takich jak tzw. "adaptive stochastic Gauss-Newton method", w uzyskiwaniu bardziej precyzyjnych wyników przy zastosowaniu symulacji Monte Carlo.

Współczesne metody rekonstrukcji obrazów fotoakustycznych coraz częściej korzystają z technik sztucznej inteligencji, w tym głębokiego uczenia maszynowego. Należy tu wyróżnić prace głównie autorów takich jak Hauptmann i Cox (2020), którzy zwracają uwagę na ogromny potencjał zastosowania głębokiego uczenia do przyspieszenia procesu rekonstrukcji. Dzięki tym technologiom możliwe jest uzyskiwanie szybszych i bardziej precyzyjnych obrazów, co staje się kluczowe w kontekście diagnostyki w czasie rzeczywistym.

Również wykorzystanie modelów opartych na teorii rozpraszania oraz przybliżonych modeli k-przestrzennych (k-space models) zyskuje na znaczeniu w poprawie jakości rekonstruowanych obrazów. Metody te, jak opisuje Hauptmann et al. (2018), umożliwiają znaczne przyspieszenie procesu rekonstrukcji przy zachowaniu wysokiej jakości obrazu, zwłaszcza w kontekście zastosowań w medycynie.

Pomimo tych rozwiązań, nadal istnieje wiele trudności związanych z implementacją tych technologii w codziennej praktyce klinicznej. Jednym z kluczowych aspektów, który wymaga dalszych badań, jest poprawa dokładności rekonstrukcji przy zastosowaniu różnych technik kompensacji, takich jak kompensacja za pomocą prędkości dźwięku w systemach tomografii fotoakustycznej, jak to zaprezentowano w pracy Jose et al. (2012).

Nie mniej ważną kwestią jest również rozwój metod, które pozwalają na dokładną estymację stężenia chromoforów w tkankach. Zastosowanie algorytmów bazujących na nieliniowych modelach odwrotnych oraz strategiach Monte Carlo, jak zaprezentowano w pracy Laufera et al. (2010), daje ogromne możliwości w poprawie dokładności wyników tomografii fotoakustycznej. Algorytmy takie umożliwiają nie tylko lepsze odwzorowanie struktury tkanek, ale także precyzyjniejsze określenie stężenia różnych substancji biologicznych w organizmach.

W kontekście dalszych badań i przyszłych kierunków w tej dziedzinie, istotnym obszarem pozostaje integracja różnych modalności obrazowania, w tym połączenie fotoakustyki z innymi technologiami, takimi jak ultrasonografia czy rezonans magnetyczny. Takie połączenie mogłoby nie tylko poprawić jakość uzyskiwanych obrazów, ale także umożliwić bardziej kompleksową ocenę stanu zdrowia pacjentów.

Dzięki tym nowoczesnym metodom fotoakustycznym możliwe staje się przeprowadzanie bardziej precyzyjnych i mniej inwazyjnych diagnoz, co jest nieocenione w kontekście medycyny spersonalizowanej i podejmowania decyzji terapeutycznych w oparciu o dokładne dane o stanie zdrowia pacjenta.

Rola fantomów w walidacji technicznej systemów obrazowania fotoakustycznego

W miarę jak nowe technologie obrazowania rozwijają się i przechodzą przez proces translacji do klinicznej praktyki, niezbędne staje się ich dokładne scharakteryzowanie, skalibrowanie i przeprowadzenie walidacji technicznej. Tego typu badania mają na celu potwierdzenie dokładności, powtarzalności i rzetelności wyników pomiarów biomarkerów, co stanowi fundament ich przyszłego zastosowania w medycynie. Walidacja techniczna nowych systemów obrazowania fotoakustycznego (PAI) opiera się w dużej mierze na użyciu obiektów testowych, znanych jako "fantomy", które naśladują właściwości tkanek biologicznych. Rola tych fantomów w procesie walidacji jest kluczowa, ponieważ pozwala na precyzyjne określenie parametrów systemu obrazowania i zapewnia jego optymalne dopasowanie do wymagań klinicznych.

Fantomy stanowią najbardziej odpowiednią klasę obiektów testowych do translacji systemów PAI do praktyki klinicznej. Używane są one w wielu zaawansowanych metodach obrazowania, takich jak rezonans magnetyczny (MRI), tomografia komputerowa (CT) czy ultrasonografia. Fantomy tkanek (TMP) odgrywają więc fundamentalną rolę w ocenie wydajności nowych technologii, umożliwiając obiektywną ewaluację wyników obrazowania. PAI, w przeciwieństwie do innych metod obrazowania, zapewnia nie tylko obrazy strukturalne, ale również funkcjonalne, dzięki czemu ma niezwykłą zdolność do ukazywania głębszych informacji o analizowanych tkankach. Z tego względu projektowanie fantomów dla PAI wymaga uwzględnienia ich wielofunkcyjności, a także wysokiej rozdzielczości przestrzennej oraz penetracji.

Wśród różnych rodzajów fantomów, można wyróżnić dwa główne typy: fizyczne i numeryczne. Fantomy fizyczne to obiekty materialne, które mogą być wykonane z materiałów nieorganicznych lub organicznych. Fantomy nieorganiczne są często prostsze, jednorodne lub bardziej złożone, zależnie od specyfiki badania. Z kolei fantomy organiczne to obiekty stworzone z materiałów biologicznych, takich jak tkanki żywe lub eksplantowane, które mają na celu jak najwierniejsze odwzorowanie warunków rzeczywistego badanego obiektu. Z kolei fantomy numeryczne to wirtualne modele komputerowe, które umożliwiają przeprowadzanie symulacji, testów i eksperymentów w przestrzeni cyfrowej. Oba typy fantomów – zarówno fizyczne, jak i numeryczne – pełnią ważną rolę w badaniach i rozwoju technologii PAI, pozwalając na optymalizację systemów przed ich zastosowaniem w medycynie.

Fantomy są także używane na różnych etapach procesu translacji technologii, od badań przedklinicznych po wdrożenie do praktyki klinicznej. Pierwszy etap – translacja 1 – dotyczy przeniesienia narzędzi badawczych do środowiska badań klinicznych. Drugi etap – translacja 2 – obejmuje integrację tych narzędzi w standardy klinicznej opieki, co wymaga odpowiedniego przystosowania systemu do procedur stosowanych w leczeniu pacjentów. W każdym z tych etapów fantomy odgrywają istotną rolę, stanowiąc nieocenione narzędzie do oceny i kalibracji technologii.

Oczywiście, nie ma jednego uniwersalnego fantomu, który spełniałby wszystkie potrzeby systemów PAI. W zależności od zastosowań – od obrazowania mikro, przez mezoskopowe, aż po tomograficzne – projektowane są różnorodne fantomy, które różnią się kształtem, rozmiarem, a także właściwościami optycznymi. Ze względu na dużą różnorodność aplikacji, niezwykle istotne jest, by systemy obrazowania fotoakustycznego były testowane przy użyciu odpowiednich fantomów, które odwzorowują specyficzne warunki kliniczne.

Rozwój technologii fotoakustycznych, które pozwalają na obrazowanie z wysoką rozdzielczością i dużą głębokością penetracji, stawia przed projektantami fantomów kolejne wyzwania. Istnieje potrzeba tworzenia bardziej złożonych obiektów testowych, które będą w stanie odwzorować nie tylko tkanek, ale i różne typy patologicznych zmian, jak nowotwory czy zmiany naczyniowe. To wymaga łączenia technologii inżynierskich z wiedzą biomedyczną, aby fantomy były jak najbardziej wierne rzeczywistym tkankom ludzkim.

Podsumowując, proces walidacji systemów fotoakustycznych z wykorzystaniem fantomów jest kluczowy dla ich skutecznego wdrożenia do praktyki klinicznej. Dzięki wykorzystaniu fantomów, które odwzorowują właściwości tkanek ludzkich, możliwe staje się przeprowadzenie szczegółowych testów wydajności, kalibracji oraz optymalizacji systemów obrazowania, co w konsekwencji przyczynia się do poprawy jakości diagnozowania i leczenia pacjentów.

Jakie zasady projektowania robotów zapewniają ich wydajność i skuteczność?
Jak efektywnie wykrywać obiekty w chmurach punktów: metody pipeline i end-to-end
Jak działa i do czego służy usługa SQL Data Sync w Azure?