• LATEST
    • A PHP Error was encountered

      Severity: Notice

      Message: Undefined variable: latest

      Filename: views/_header.php

      Line Number: 48

      A PHP Error was encountered

      Severity: Warning

      Message: Invalid argument supplied for foreach()

      Filename: views/_header.php

      Line Number: 48


Teknik Baru Pencitraan Molekul Organ & Tumor

Tim ahli pada Rensselaer Polytechnic Institute di Troy, New York dan Groton, Connecticut, Amerika Serikat, menemukan cara ultra-cepat deep-learning baru untuk menghasilkan imej-imej atau data-set level molekul yang sangat lengkap dari organ-organ dan tumor-tumor organisme hidup. Metode penginderaan berbasis pencitraan yang terkompresi ini merupakan suatu teknik pemrosesan sinyal. Metode baru ini dapat membuat imej-imej pada level molekul, berdasarkan serangkaian titik pengukuran-pengukuran (a limited set of point measurements) (Rensselaer Polytechnic Institute, 6/3/2019).

“This technique is very promising in getting a more accurate diagnosis and treatment. This technology can help a doctor better visualize where a tumor is and its exact size. They can then precisely cut off the tumor instead of cutting a larger part and spare the healthy, normal tissue. For deep learning usually you need a very large amount of data for training, but for this system we don't have that luxury yet because it's a very new system,” papar Pingkun Yan, co-director Biomedical Imaging Center pada Rensselaer Polytechnic Institute (Rensselaer Polytechnic Institute, 6/3/2019).

Penemuan dan hasil riset itu dirilis oleh jurnal Light: Science & Applications, edisi elektronik awal 2019 (Ruoyang Yao, Marien Ochoa, Pingkun Yan, Xavier Intes, “Net-FLICS: fast quantitative wide-field fluorescence lifetime imaging with compressed sensing – a deep learning approach”, Light: Science & Applications, 2019). Rensselaer Polytechnic Institute didirikan oleh Steven van Rensselaer dan Amos Eaton tahun 1824.

Teknik baru dari tim ahli Rensselaer itu menghasilkan real-time imej-imej dengan kualitas tinggi dan manfaat imej-imej lebih banyak. Misalnya, metode ini dapat memfasilitasi pengembangan “personalized drugs’,  peningkatan diagnostik klinis, dan identifikasi jaringan yang hendak dipotong atau dioperasi. “At the end, the goal is to translate these to a clinical setting. Usually when you have clinical systems you want to be as fast as possible,” ungkap Marien Ochoa, anggota tim riset ini (Rensselaer Polytechnic Institute, 6/3/2019).

Sebelum teknik baru ini digunakan pada level klinis, dibutuhkan pengembangan lebih lanjut. Kemajuan teknik ini dapat dipercepat dengan memasukan data simulasi berbasis pemodelan. Hasil riset tim ahli itu juga menunjukkan bahwa inovasi pemodelan dapat digunakan dalam pencitraan untuk memperluas modelnya secara akurat dengan data eksperimen riil (Science Daily, 6/3/2019).

Oleh: Servas Pandur