Artykuły z kategorii Nauka
Dr hab inż. Piotr Kijanka na konferencji 2024 IEEE Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control Joint Symposium
Dr hab. inż. Piotr Kijanka, profesor na Wydziale Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, zajął pierwsze i trzecie miejsce w dwóch kategoriach w konkursie „a-Mem Challenge 2024”, w którym oceniano jakość opracowania algorytmów używanych do szacowania modułu sprężystości w elastografii ultradźwiękowej. W rywalizacji brali udział uczestnicy i uczestniczki międzynarodowej konferencji „2024 IEEE Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control Joint Symposium”, która w dniach 22–26 września 2024 r. odbyła się w Tajpej (Tajwan).
– W konkursie uczestnicy otrzymali surowe dane pomiarowe zebrane z różnych materiałów miękkich w dwóch kategoriach: wymuszenie impulsowe, gdzie do wzbudzenia fali sprężystej poprzecznej użyto skupionej wiązki promieniowania akustycznego (ARF), oraz wymuszenie harmoniczne, oparte na ciągłym wymuszaniu. Zadaniem uczestników było wyznaczenie dwuwymiarowych map sprężystości zarówno dla materiałów jednorodnych, jak i niejednorodnych – relacjonuje prof. Piotr Kijanka.
Uczony z AGH zajął 1. miejsce w kategorii „elastografia harmoniczna”, natomiast w kategorii „elastografia impulsowa” został sklasyfikowany na 3. pozycji.
– Największą trudnością w obu kategoriach było dostosowanie algorytmów tak, aby działały jak najbardziej optymalnie dla wszystkich udostępnionych danych. Ze względu na różnorodność badanych materiałów – zarówno jednorodnych, jak i niejednorodnych – kluczowe było opracowanie rozwiązania, które precyzyjnie szacowałoby moduł sprężystości we wszystkich przypadkach, jednocześnie skutecznie wykrywając i analizując rozchodzące się fale poprzeczne.
Dr hab. inż. Piotr Kijanka podczas konferencji 2024 IEEE Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control Joint Symposium, fot. archiwum prywatne
Lepsze algorytmy to skuteczniejsze leczenie
Elastografia ultradźwiękowa jako sondy organizmu używa przenikających do jego wnętrza fal ultradźwiękowych. Organy poddane impulsom skupionej wiązki akustycznej zaczynają delikatnie wibrować i emitują sprężyste fale poprzeczne, które są rejestrowane przez urządzenie. Technika wykorzystuje fakt, że procesy patologiczne powodują stopniowe zmiany właściwości mechanicznych narządów. Chorobowo zmienione organy poddane impulsowi skupionej wiązki akustycznej wibrują odmiennie niż zdrowe, co przekłada się na zmianę prędkości i profilu rozchodzenia się fal poprzecznych. Jeśli odbiegają one od wartości referencyjnych, jest to sygnał, że w ciele pacjenta dzieje się coś niedobrego.
Opracowanie dokładniejszych algorytmów używanych w elastografii ultradźwiękowej może pomóc m.in. przezwyciężyć problem z reproduktywnością badań uzyskanych tą techniką, wynikający z różnej konfiguracji urządzeń czy odmiennych standardów pomiarowych stosowanych przez producentów sprzętu.
– Kolejną korzyścią jest zwiększenie precyzji w wykrywaniu i różnicowaniu zmian patologicznych. Dokładniejsze algorytmy lepiej identyfikują subtelne różnice w tkankach, co jest szczególnie istotne przy diagnozowaniu nowotworów, zwłóknień czy innych chorób narządów takich jak wątroba czy trzustka. Lekarze mogą szybciej i trafniej określać stopień zaawansowania choroby oraz różnicować zmiany łagodne od złośliwych, co skraca czas od diagnozy do wdrożenia odpowiedniego leczenia – wyjaśnia prof. Piotr Kijanka.
– Wiarygodność pomiarów poprawia również możliwość monitorowania postępu chorób oraz efektywności terapii w długim okresie. Dzięki dokładnym i powtarzalnym wynikom lekarze mogą z większą pewnością oceniać, czy pacjent reaguje na leczenie, co pozwala na dynamiczne dostosowywanie terapii. Jest to szczególnie cenne w przypadku chorób przewlekłych, takich jak zwłóknienie wątroby, gdzie stan tkanki może ulegać zmianie w odpowiedzi na leczenie.
Dokładniejsze algorytmy mogą również w przyszłości wykluczyć konieczność wykonywania inwazyjnych badań, które w niektórych przypadkach elastografia ultrasonograficzna może zastąpić.
O konkursie a-Mem Challenge 2024
Ideą konkursu „a-Mem Challenge 2024” było wzbudzenie świadomości wyzwań związanych z poprawnym wyznaczaniem modułu sprężystości, a także uzyskanie wiedzy na temat przyczyny niepowodzeń niektórych podejść do tej problematyki. Organizatorom przyświecał również cel zidentyfikowania najbardziej obiecujących metod, a także dostarczenia danych referencyjnych, które będą mogły być wykorzystane do rozwoju algorytmów używanych do szacowaniu prędkości fali poprzecznej (SWS) i modułu sprężystości.
Pełna lista laureatów:
Elastografia impulsowa:
- miejsce: Ariana Cihan, Patrick Segers, Annette Caene (Ghent University, Belgia)
- miejsce: Ali Kafaei Zad Tehrani, Hassan Rivaz (Concordia University, Kanada), Yuyang Gu, Ion Candel (Harvard Medical School, USA)
- miejsce: Piotr Kijanka (Akademia Górniczo-Hutnicza, Polska)
Elastografia harmoniczna:
- miejsce: Piotr Kijanka (Akademia Górniczo-Hutnicza, Polska)
- miejsce: Murthy Guddati (North Carolina State University, USA)
- miejsce: Mahsa Sotoodeh Ziksari (University of Oslo, Norway)
Znikające lodowce - AGH NAUKA spotkania (nr 29) 
Projekty BG AGH z finansowaniem z programu „Społeczna odpowiedzialność nauki” 
W AGH powstanie Fabryka Sztucznej Inteligencji 
Jak wygląda codzienność osoby z ADHD? | Bunkier Nauki odc. 60 
Na pomoc strażakom 
