ফাংশনাল আলট্রাসাউন্ড ইমেজিং (f USI) একটি মস্তिष्क ইমেজিং মোডালিটি যা শুধুমাত্র মানব গবেষণায় প্রদর্শিত হওয়ার শুরু阶段। আমি নিশ্চিত যে অনেকেই কাঠামোগত আলট্রাসাউন্ড ইমেজিং এর সাথে পরিচিত, যা আলট্রাসাউন্ড ব্যবহার করে স্ট্যাটিক চিত্র তৈরি করে, যেমন একটি সোনোগ্রাম1। ফাংশনাল আলট্রাসাউন্ড इसके পরিবর্তে মস্তिष्क টিসুকে খুব দ্রুত গতির চলচ্চিত্র ক্যাপচার করে, নিউরাল এক্টিভিটির পর আসা রক্ত প্রবাহের কারণে হ্রাসপাত পরিবর্তন ট্র্যাক করে। ফাংশনাল আলট্রাসাউন্ড ইমেজিং প্রথমবার Macé et al. (2011) দ্বারা প্রদর্শিত হয়েছিল। একটি আলট্রাসাউন্ড প্রোব ব্যবহার করে একটি ইঁদুরের মস্তिष्कকে খুব দ্রুত গতিতে ইমেজ করা হয়। একটি কম্পিউটেশনাল পদ্ধতি দ্রুত পরিবর্তনশীল পিক্সেলকে আলাদা করে, যা রক্তনালির একটি মানচিত্র তৈরি করে। যদিও এটি ফাংশনাল ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং (fMRI) এর মতোই একই উৎসের বিপরীত ব্যবহার করে, এর সম্ভাবনা আছে যে এটি দশ গুণ বেশি রৈখিক রেজোলিউশন (1000 গুণ ভোক্সেল) প্রদান করতে পারে, ছোট (কোনো চুম্বক নয়!), সাশ্রয় (কোনো চুম্বক নয়!), এবং উচ্চ সিগন্যাল-টু-নুইস অনুপাত। এই মোডালিটি স্বাভাবিকভাবে নিম্ন-তীব্রতা ফোকাস্ড আলট্রাসাউন্ড (LIFU, বা বিভ্রান্তিকরভাবে, f US) এর সাথে জোড়া হয়, যা মস্তuhkan একটি লক্ষ্য এলাকায় শক্তি ফোকাস করে তা মডিউলেট করে, নিরোপসাইকিয়েট্রিক এবং নিরোপাত্তিক ব্যাধির জন্য একটি নতুন চিকিৎসা বিকল্প প্রদান করে। কনট্রাস্ট এজেন্ট বা জিন থেরাপি ব্যবহার করে প্রসারিত করা হলে রক্তগত প্রতিক্রিয়ার চেয়ে অগ্রসর যেতে পারে সুপার-রেজোলিউশনে রক্তনালি মাপা বা zelfs সরাসরি নিউরাল কার্যকলাপ মাপা। এবং যদিও আলট্রাসাউন্ড খोपড়াকে সহজে ভেদ করতে পারে না, f USI অপারেটিভভাবে এবং একজন রোগীকে প্রদর্শিত হয়েছে যে তাকে পুনর্নির্মাণ খোপড়া সার্জেরির পর akustিকली شفاف খোপড়া ইমপ্ল্যান্ট দেওয়া হয়েছিল।
গত বছর f USI-এ গভীরভাবে ডুব দিয়েছিলাম, এবং পाया যে প্রযুক্তিগত তথ্যের অনেক অংশ অ্যাপ্লিকেশন পেপারদের মেথডস বিভাগে গোপন আছে, বা আলট্রাসাউন্ড ইমেজিং এর পুরো বিষয়ে দীর্ঘ বইতে ছিটিয়ে পড়া আছে। f USI হেমোডাইনামিক প্রতিক্রিয়া ধরে রাখে, কিন্তু কিভাবে? বিপরীতের উৎস কি? এটি রক্ত প্রবাহ কি আয়তন মäter? এটি মাথার গতির সাথে কীভাবে নिपटে? আলট্রাসাউন্ড কি, যেকোনোভাবে? আমি খরগوشের গুহে গিয়েছিলাম—একটি 800-পৃষ্ঠার পাঠ্যপুস্তককে تقریباً কভার-টু-কভার পড়েছিলাম—তাই আপনাকে করতে হবে না। আমি ব্যাখ্যা করব যে f USI শারীরিকভাবে কীভাবে কাজ করে এবং এটি কীভাবে বিশ্লেষণ করা হয়। এটি আপনাকে f USI কে কম্পিউটেশনালভাবে পড়ার জন্য একটি ভাল ভিত্তি দেবে। কারণ f USI সিমের জন্য উপলব্ধ বিশ্লেষণ টুলকিটের অনেকটি Matlab-এ লক করা আছে, আমি Github-এ পাইথন টিউটোরিয়ালের একটি সিরিজ পোস্ট করেছি যাতে আপনি (یا আপনার এজেন্ট) অনুসরণ করতে পারেন।
এই প্রবন্ধের শেষে, আপনি বুঝতে পারবেন যে f USI কি, এটি কীভাবে কাজ করে, এবং কেন এটি তার সীমার কাছাকাছি এখনো নয়। এটি ফেব্রুয়ারিতে X-এ পোস্ট করা একটি নিবন্ধের অনেক বেশি বিস্তারিত সংস্করণ। আমি মূলটিকে পছন্দ না করলে, আমি দুটি বার করেছি: এই টুকরোতে নতুন ছবি এবং ভিডিও আছে, ভৌতিক성에 আরও গভীরে গিয়েছে, এবং f USI সিগন্যাল প্রসেসিং কде উন্নত করা যেতে পারে তা নির্দিষ্ট করেছে।
ফাংশনাল আলট্রাসাউন্ড ইমেজিং, স্বাভাবিক আলট্রাসাউন্ড ইমেজিংের মতো, ট্রান্সডিউসার ব্যবহার করে—which act as both transmitters and receivers—to টিসু এর মাধ্যমে আলট্রাসাউন্ড যোগাযোগ করতে। এই আলট্রাসাউন্ড çoতো মস্তिष्क টিসু2-এ বাধা ছাড়াই যাত্রা করে, যেখানে এটি প্রতিরোধে পরিবর্তন পায়—যেমন একটি লাল রক্তকোষ, একটি বায়ু বাবল, বা খোপড়া— এবং পিছনে ছড়িয়ে যায়। এই পিছনে ছড়িয়ে যাওয়া তরঙ্গ들을 মাপলে, স্থানীয় প্রতিরোধে পরিবর্তন কম্পিউটেশনালভাবে পুনরুদ্ধার করা সম্ভব। পুনরুদ্ধার করা চিত্রের রেজোলিউশন যোগাযোগ করা আলট্রাসাউন্ডের তরঙ্গ দৈর্ঘ্যের आनুপাতিক হয়; এর অর্থ হতে পারে 18 MHz-এ সোনিফাই করার সময় حدود ~100 µm রৈখিক রেজোলিউশন, যা ক্লিনিকাল ব্যবহারের উচ্চতম শেষ। এটি ব্যাখ্যা করে যে আমরা কীভাবে উচ্চ রেজোলিউশনের গঠনকৃত চিত্র মäterে পারি, কিন্তু ফাংশনাল ইমেজিং কীভাবে? যখন নিউরনস ফায়ার করে, তখন তারা শক্তি ব্যবহার করে, যা ব্যাসোডিলেশন এবং সক্রিয় এলাকায় রক্তের বিলম্বিত প্রবাহকে ট্রিগার করে: হেমোডাইনামিকস। এই রক্তটি বেসলাইন থেকে ভিন্ন: এর পরিমাণ বেশি, এটি দ্রুত চলে, এর অক্সিজেন কনটেন্ট ভিন্ন, এবং এর রঙ ভিন্ন। অনেক মস্তिष्क ইমেজিং মোডালিটি এই Tatsache का लाभ उठाती है, যার মধ্যে f MRI (BOLD) এবং f NIRS অন্তর্ভুক্ত। f USI এই Tatsache ব্যবহার করে যে চলমান লাল রক্তকোষ পিছনে ছড়িয়ে যাওয়া আলট্রাসাউন্ড সিগন্যালে শिफট তৈরি করে, যা তা সক্ষম করে নিউরাল এক্টিভিটির পর আসা রক্ত প্রবাহের দ্রুত পরিবর্তন ট্র্যাক করা। এই হেমোডাইনামিক প্রতিক্রিয়া ফাংশনাল ইমেজিং এর জন্য বিপরীত প্রদান করে।
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing