في عالم القسطرة القلبية، يعد تحديد موضع أسلاك القلب من القدرات الأساسية التي تساهم في تحسين إجراءات التدخلات القلبية، خاصة مع تزايد استخدام الروبوتات لتقليل إشعاع العاملين. إلا أن قلة الصور المannotated للأسلاك القلبية وقيود نماذج التوليد الحالية كانت تمثل عائقًا كبيرًا في هذا المجال.

لذلك، تم تقديم نموذج VDSB-GWSyn، وهو إطار عمل يعتمد على نموذج جسر شردنغر (Diffusion Schrödinger Bridge) بهدف السماح بتوليد عينات من الأسلاك القلبية عالية الدقة وقابلة للتحكم في بيئات تشريحية معقدة. يقوم النموذج أولاً بتطبيق خوارزمية أولية للتعرف على هندسة الأسلاك القلبية الأساسية، ثم ينشئ أقنعة للأسلاك بناءً على تقسيم الأوعية الدموية، مما يتيح له استخراج إحداثيات النقاط النهائية بدقة.

الأبحاث التجريبية أثبتت أن العينات التي تم توليدها بواسطة النموذج تحقق درجات مرتفعة في مقاييس ROI-FID وROI-KID، بالإضافة إلى نقاط IPR العالية. وعلاوة على ذلك، فإن دمج البيانات المولدة من VDSB-GWSyn لتدريب مسبق اصطناعي، يعقبه ضبط واقعي، قد أسهم بشكل كبير في تحسين تحديد موضع النقاط النهائية للأسلاك، حيث انخفض متوسط الخطأ البكسلي MPE من 16.01 بكسل إلى 7.71 بكسل، مما زاد من نسبة الدقة PCK عند 3 بكسل من 52.63% إلى 86.27%.

تظهر فلسفة التصميم الأساسية لهذا النموذج في كيفية توليد الأجهزة القابلة للتحكم مع الحفاظ بدقة على الخلفيات والقيود التشريحية، مما قد يفتح الآفاق أمام تطبيقات أخرى مشابهة حيث تعاني البيانات المannotated من نقص شديد.

هل تستعد تقنية الذكاء الاصطناعي هذه لتغيير طريقة استعمالنا للأسلاك القلبية في المستقبل؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.