אוניברסיטת בן גוריון|בית הספר להנדסת חשמל ומחשבים
פרופ’ תמי ריקלין רביב, נשואה + ארבעה ילדים, מתגוררת ברמת גן. שואפת להגדיל את שיעור הנשים במקצועות המדעים המדויקים וההנדסה, ובפרט הנדסת חשמל (“הייתי שמחה לראות עוד סטודנטיות אצלנו”).
בדיקת MRI (דימות בתהודה מגנטית) היא סריקה שמשתמשת בשדה מגנטי עוצמתי ובגלי רדיו כדי להפיק תמונות מדויקות (ואף תלת-ממדיות) של האיברים הנבדקים וכלי הדם לצורך אבחון או מחקר רפואי. השדה המגנטי וגלי הרדיו משפיעים על הספין (סחריר) של הפרוטונים בגרעיני אטומי המימן שנמצאים במולקולות המים שבגוף. הדימות מתבצע באמצעות שליחת סדרת דחפים (פולסים) של גלי רדיו שיוצרים תהודה מגנטית וכך גורמים לפרוטונים לצאת משיווי משקל ולעבור למצב אנרגטי גבוה יותר. לאחר שכל פולס מסתיים, חלים תהליכי דעיכה ופליטת אנרגיה שבהם הפרוטונים שבים למצבם הראשוני ומייצרים תנועה שגורמת לאות אלקטרומגנטי, וסלילי הקלט של המכשיר קולטים אות כזה עבור כל פולס. כדי לקבל תמונות מדויקות ומפורטות נדרשים אותות רבים, ולכן סדרת הפולסים ארוכה. זו הסיבה שסריקת MRI נמשכת זמן רב יחסית.
פרופ’ תמי ריקלין רביב מבית הספר להנדסת חשמל ומחשבים באוניברסיטת בן גוריון עוסקת בעיבוד וניתוח של תמונות רפואיות וביולוגיות, ובעיקר תמונותMRI של המוח. לשם כך היא משתמשת בכלים מתוך תחום הבינה המלאכותית, כגון רשתות נוירונים מלאכותיות. רשתות אלו הן מודל מתמטי חישובי שפותח בהשראת רשתות הנוירונים שקיימות במוח האנושי. בדומה למוח, הן ״רוכשות בינה״ באמצעות לימוד מתוך דוגמאות וכך יכולות לבצע מגוון משימות חישוביות. הן מורכבות משכבות (קלט, פלט וביניים) של יחידות מידע (נוירונים) רבות המקושרות זו לזו ומעבירות נתונים מספריים מאחת לשנייה. בתהליך הלמידה מתעדכנים המספרים שמייצגים את עוצמת הקשרים בין יחידות המידע. ניתן להשתמש ברשתות אלו בכל יישומי המחשב כמעט, ובהם פענוח הדמיות ביולוגיות ורפואיות ושיפור איכותן.
“עיקר המחקר שלי עוסק בניתוח תמונות ההדמיה הרפואית – למשל, איתור גידולים ופתולוגיות (לדוגמה בתאי המוח) שגורמות להזדקנות, אלצהיימר, מחלות נוירולוגיות ופסיכיאטריות. לכן רבים משותפיי למחקר הם קלינאים וחוקרי מוח”, מסבירה פרופ’ ריקלין רביב.
מחקרם האחרון של פרופ’ ריקלין רביב וצוותה, שזכה במענק מהקרן הלאומית למדע, נועד למצוא דרך לקצר את תהליך הרכישה של תמונות איברים (כגון המוח) ב-MRI. לדבריה, “מטופלים, ובהם ילדים, מבוגרים וחולים, נמצאים זמן רב בתוך מכשיר ה-MRI שגורם לאי נוחות וקלאוסטרופוביה, וכדי להפיק תמונות ברורות ולא מטושטשות עליהם לשכב ללא תזוזה ולעתים אף לעצור את נשימתם לזמן ממושך. לכן ביקשנו למצוא טכנולוגיה שתפחית את מספר הפולסים של גלי הרדיו, שתזרז את תהליך רכישת התמונות אך במקביל תשמור על איכותן. לשם כך החלטנו להשתמש ברשתות הנוירונים המלאכותיות, אשר יכולות באמצעות לימוד להשלים מידע שמכשיר ה-MRI לא רכש”.
החוקרים לקחו תמונות מוח שהופקו ב-MRI, והפחיתו חלק מתדרי התהודה שלהן. כך יצרו תמונות שמכילות רק חלק מהמידע המקורי, כאילו הנבדקים שהו בתוך המכשיר רק כרבע או חמישית מהזמן המקובל וכל סריקה מוחית שעברו נמשכה כדקה במקום חמש דקות. במקביל פיתחו רשת נוירונים מלאכותית ייעודית, אשר אומנה בשיטות למידה עמוקה, להשלים את התדרים שהוסרו כדי לקבל תמונות איכותיות. כדי לוודא שרשת הנוירונים השלימה את המידע הנכון, בחנו החוקרים את התמונות המשוחזרות לעומת המקוריות וחישבו את ההבדל ביניהן לפי מדדים מקובלים (נוסחאות המבוססות על יחס אות-לרעש, שבין השאר משמשות לחישוב איכות דחיסת תמונות דיגיטליות).
“לעתים קרובות רדיולוגים חוששים מהאפשרות שרשת הנוירונים תמציא מידע שלא היה קיים (כגון גידול) או לחלופין תתעלם ממידע קליני חיוני או תסווה אותו. לכן, כדי לבדוק את האמינות הקלינית של התמונות המשוחזרות, בחנו אותן מתוך סריקות חלקיות של חולים בטרשת נפוצה, מחלה שמתבטאת גם בנגעים (קטנים יחסית) בחומר הלבן במוח. בתהליך האימות הפרדנו את אזורי הנגעים מרקמת המוח הבריאה גם בתמונות המשוחזרות וגם במקוריות, השווינו את התוצאות והראינו שההבדלים קטנים מאוד. מכאן ניתן להבין שגם אם התמונה המשוחזרת לא נראית בדיוק כמו המקורית, הרופא יכול לקבל ממנה את המידע הקליני שהוא צריך – כגון מיקום הנגעים, נפחם, גבולותיהם ומצבם – וזה מספיק, זה המדד הנכון לשימוש. הרעיון הוא לשחזר את תמונת התדרים המלאה מבלי לאבד מידע קליני או ‘להמציא’ אותו – זה האתגר”, מסכמת פרופ’ ריקלין רביב.