في خطوة متقدمة نحو تطوير تقنيات التصوير الطبي، تم الكشف عن نموذج جديد يُدعى نموذج الانتشار المدرب مسبقًا (Pretrained Domain-Adapted Diffusion Model)، والذي يمكنه توليد صور مقطعية بالإيجابية (PET) من خرائط نشاط الأعضاء المتجانسة. تعتمد هذه التقنية على نموذج مُعد مسبقًا تم تدريبه باستخدام بيانات من صور طبيعية، مما يعزز من قدرتها على تقديم تفاصيل دقيقة ومتنوعة تماثل الطبيعة.

تتجاوز طرق المحاكاة التقليدية التحديات المرتبطة بالحسابات الثقيلة والقدرة المحدودة على تمثيل الأنماط التشريحية المختلفة. وقد طور هذا البحث نموذج الانتشار المبتكر لتقديم صور PET بناءً على توزيع النشاط للأعضاء، مما يضمن الحصول على صور تتسم بدقة عالية وبتفاصيل دقيقة.

تمت عمليات التدريب على مرحلتين، حيث تعلمت المرحلة الأولى توزيع الاكتساب الخشن، بينما ركزت المرحلة الثانية على تحسين تفاصيل الصورة المحلية. تم استخراج خرائط نشاط الأعضاء من صور الأشعة المقطعية (CT) عن طريق تعيين متوسط نشاط كل عضو بناءً على صورة PET المقابلة.

أظهرت الصور الناتجة دقة عالية، حيث تفوق معامل الارتباط التوافقي (Concordance Correlation Coefficient) 0.92 بين ميان النشاطات و قيم النشاط المعينة. كما أن التقييم الذي شمل تحليل النسيج ومستويات الضوضاء أظهر تشابهاً كبيراً بين الصور الاصطناعية وصور PET الفعلية، مما يعزز من موثوقية هذه التقنية.

علاوة على ذلك، أجرى فريق من القراء تجربة لرؤية الصور الاصطناعية مقابل الصور الفعلية، حيث تخطت دقتهم 50%، مما يشير إلى عدم وجود تمييز مرئي بين الصور. وبذلك، يُقدم نموذج PAD وسيلة مبتكرة لتوليد صور PET ذات صلة طبية من خرائط نشاط الأعضاء، مما يدعم تعزيز البيانات والدراسات المستقبلية في مجال التصوير.