MIT ve Boston Children’s Hospital iş birliğiyle geliştirilen E(3)-Pose modeli, fetal MRI görüntülemesinde hareketi izleyerek daha net görüntüler elde ediyor ve prenatal tanı süreçlerini iyileştiriyor.
Fetal Gelişim ve Anomaliler
İnsan fetüsünün gelişimi, milyonlarca yıllık evrime rağmen karmaşık bir süreçtir ve genetik, çevresel veya metabolik bozukluklara karşı hassastır. Bu bozukluklar, fetüsün gelişiminin en erken aşamalarında, özellikle de doğumdan sonra da gelişmeye devam eden beynin anormalliklerine yol açabilir.
Normal bir prenatal ultrason muayenesinde, teknisyenler potansiyel beyin anormalliklerini tespit ederek ek manyetik rezonans görüntüleme (MRI) isteyebilir. Ancak, görüntülemedeki eksiklikler yanlış veya atlanan tanılara neden olabilir.
E(3)-Pose Modelinin Geliştirilmesi
Bu anormalliklerin erken tespiti ve tedavisi amacıyla, MIT, Boston Children’s Hospital ve Inria iş birliğiyle E(3)-Pose adında bir derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Bu model, fetüsün hareket halinde olduğu anlarda başını görüntüleyerek, radyologların inceleyebileceği yüksek çözünürlüklü görüntüler elde edilmesini sağlar. Geliştirilen çalışma, 2026 Avrupa Bilgisayarla Görüntüleme Konferansı’nda tanıtılmıştır.
MIT doktora öğrencisi Ramya Muthukrishnan, E(3)-Pose modelinin gelişiminde önemli bir rol oynamıştır. Muthukrishnan, modelin fizik prensiplerini göz önünde bulundurarak fetüsün hareketini izlemekte etkili olduğunu belirtmektedir.
Görüntüleme Zorlukları ve Çözüm Önerileri
Muthukrishnan, fetüsün başının hareket etmesinin görüntüleme sırasında sorunlar yarattığını ifade ediyor. Farklı açılardan alınan 2D görüntüler bir araya geldiğinde, görüntüde boşluklar oluşabiliyor ve bu durum, doktorların doğru bir tanı koymasını zorlaştırabiliyor.
Fetal MRI görüntülemesinde karşılaşılan zorlukları aşmak için, Harvard Medical School’dan Borjan Gagoski, E(3)-Pose’nin eğitimine yardımcı olacak ek MRI taramaları geliştirmiştir. Muthukrishnan, ayrıca Boston Children’s Hospital’da fetal MRI taramaları gerçekleştiren bir radyologun gölgesinde çalışarak, bu alandaki zorlukları daha iyi anlamıştır.
Klinik Etkiler ve Gelecek Hedefleri
Golland, Muthukrishnan’ın çalışmasının, görüntüleme sürecini otomatikleştirerek, mevcut yavaş ve manuel süreci daha hızlı ve konforlu hale getireceğini belirtmektedir. Ayrıca, bu modelin fetal beyin anormalliklerini daha erken tespit edilmesine yardımcı olacağı öngörülmektedir.
Muthukrishnan, E(3)-Pose modelini, ikinci trimester veya daha genç fetüslerin görüntülenmesine yardımcı olacak şekilde geliştirmeyi umuyor. İkinci trimester fetüslerinin daha hareketli olduğunu ve bu nedenle anormalliklerin erken tespitinin daha önemli olduğunu vurguluyor.
Destek ve İş Birlikleri
Bu çalışma, MIT Jameel Clinic, MIT Takeda Programı, Chou Family Transformative Research Fund, National Institute of Biomedical Imaging ve Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health tarafından desteklenmektedir.
