في عالم التقنيات الطبية الحديثة، يستمر الابتكار في دفع حدود ما يمكن تحقيقه في مجال تصوير الرأس والرقبة. إحدى التطورات المثيرة في هذا المجال هو نموذج دائري شرطي جديد يدعى EqDiff-CT، والذي يعد بتغيير مفهوم الصور الطبية كما نعرفه.

تعتبر التصويرات بالأشعة المخروطية (CBCT) واحدة من الأدوات الأكثر شيوعًا المستخدمة في العلاج الإشعاعي الموجه، حيث توفر تصورًا تشريحيًا في الوقت الفعلي بتكاليف منخفضة. ومع ذلك، تعاني صور CBCT من العديد من العيوب بسبب تشتت الفوتونات والعقبات في الشعاع، مما يؤدي إلى عدم دقة في قيم وحدات هونسفيلد (HU) ويؤثر سلبًا على موثوقية حسابات الجرعة والتخطيط العلاجي.

من ناحية أخرى، تقدم التصويرات المقطعية (CT) جودة صورة أفضل ومعايرة دقيقة لـ HU، لكنها تحتاج عادة إلى العمل في وضعية غير متصلة، مما يجعلها عاجزة عن التقاط التغييرات التشريحية أثناء العلاج. لذلك، هناك حاجة ملحة لتطوير نموذج دقيق لتحويل CBCT إلى CT يسد الفجوة في جودة التصوير ويسهم في تحسين إجراءات العلاج الإشعاعي التكيفي.

تقدم الدراسة نموذجًا جديدًا قائمًا على الاتصال بالشرطيات، يُطلق عليه EqDiff-CT، الذي يسعى إلى إعادة تركيب صور CT عالية الجودة من صور CBCT. يعمل هذا النموذج باستخدام نموذج احتمالي لتقليص الضوضاء (DDPM) الذي يقوم بتفكيك الضوضاء بشكل متكرر وتعلم تمثيلات كامنة تساعد في إعادة بناء صور CT المتسقة تشريحيًا.

يعتمد النموذج على بنية U-Net متطورة، تم تنفيذها باستخدام طبقات قابلة للتحرك e2cnn، مما يعزز التناسق الدوراني ويساعد في الحفاظ على التفاصيل الدقيقة مع تقليل الضوضاء والعيوب.

تم تدريب النظام والتحقق من صحته باستخدام مجموعة بيانات SynthRAD2025، التي تضم مسحات CBCT وCT عبر عدة مناطق تشريحية للرأس والرقبة. تم مقارنة EqDiff-CT مع طرق متقدمة أخرى مثل CycleGAN وDDPM، وقد أظهر تحسنًا ملحوظًا في دقة البنية، وHU، والمعايير الكمية.

أظهرت النتائج المرئية استعادة محسنة، وحدود نسيجية أكثر حدة، وإعادة تشكيل عظام واقع واقعي. تشير هذه النتائج إلى أن نموذج Diffusion قد قدم إطارًا قويًا وقابلًا للتعميم لتحسين جودة صور CBCT، مما يعد خطوة مهمة نحو تحسين العمل العلاجي وموثوقية النتائج السريرية.