فهرست مطالب

دانشکده پزشکی اصفهان - پیاپی 708 (هفته چهارم فروردین 1402)

مجله دانشکده پزشکی اصفهان
پیاپی 708 (هفته چهارم فروردین 1402)

  • تاریخ انتشار: 1402/02/11
  • تعداد عناوین: 3
|
  • فاطمه مقدسی بروجنی*، زینب حیدری، محدثه وهابی، محمدکاظم خدیوی بروجنی صفحات 83-88

     مقدمه:

     ابتلا به ویروس های مختلف در زمان بارداری ممکن است بر شنوایی نوزاد تاثیر گذارد. نتایج در خصوص ابتلای مادر به بیماری کووید- 19 در زمان بارداری متناقض است. هدف از این مطالعه، مقایسه ی وضعیت شنوایی نوزادانی که مادران آن ها سابقه ی ابتلا به بیماری کووید-19 در سه ماهه ی سوم بارداری داشتند با گروه شاهد می باشد.

    روش ها

    این مطالعه به روش توصیفی- تحلیلی در سال 1400 در استان اصفهان انجام شد. 35 نوزاد متعلق به گروهی بودند که در زمان جنینی، مادر آن ها سابقه ی ابتلا به بیماری کووید-19 را داشتند و 35 نوزاد در گروه شاهد قرار گرفتند. نتایج آزمون غربالگری شنوایی نوزادان از مادران سوال و ثبت شد. در اولین مرحله، آزمون گسیل های صوتی گذرا (Transient otoacoustic emissions)TEOAE ، برای هر دو گروه، ثبت گردید و برای نوزادانی که در این مرحله پاسخ رد داشتند، نتایج آزمون های بعدی TEOAE و (Automated auditory brainstem response) AABR که 15 روز پس از اولین ارزیابی انجام شده بود، ثبت شد و در صورت رد شدن مجدد، نتایج آزمون (Auditory Brainstem Response) ABR برای آگاهی از وضعیت شنوایی نوزادان ثبت گردید.

    یافته ها

    در گروه کووید- 19، تعداد 13 نوزاد و در گروه شاهد، تعداد 5 نوزاد در اولین آزمون غربالگری شنوایی نتیجه ی رد داشتند. در دومین ارزیابی در گروه مورد، تنها یک نوزاد نتیجه ی رد داشت که در ارزیابی های تشخیصی، شنوایی نوزاد طبیعی بود. در گروه شاهد، کلیه ی نوزادان نتیجه ی قابل قبول در دومین آزمون ها داشتند.

    نتیجه گیری

    با توجه به نتایج به دست آمده، ابتلا به کووید- 19 در سه ماهه ی سوم بارداری خطر کم شنوایی نوزاد را افزایش نمی دهد.

    کلیدواژگان: کووید- 19، سه ماهه بارداری، سوم، پتانسیل های برانگیخته، شنوایی، ساقه مغز
  • برانوش رحمانی، داریوش شهبازی گهرویی*، مهناز رعایایی صفحات 89-95

     مقدمه:

     به دلیل محدودیت های تصویربرداری سی تی (CT scan) CT، استفاده از تصویربرداری تشدید مغناطیسی (Magnetic resonance imaging) MRI به عنوان یک روش مکمل در فرایند طراحی درمان امری ضروری می باشد. این مطالعه با هدف مقایسه ی کانتورینگ و طراحی درمان مبتنی بر تصاویر MRI/CT با کانتورینگ و طراحی درمان مبتنی بر تصاویر CT در درمان سرطان رکتوم به روش توموتراپی مارپیچی (Helical tomotherapy)، انجام شد.

    روش ها

    در این مطالعه ی آینده نگر، 12 بیمار مبتلا به سرطان رکتوم تحت تصویربرداری MRI تشخیصی قرار گرفتند و CT شبیه سازی نیز در فاصله ی یک روزه تهیه شد. فرایند کانتورینگ برای هر بیمار و بر اساس هر دو روش انجام گردید. پس از آن، دوز Gy 45 به حجم هدف در طراحی (Planning target volume) PTV، تحویل داده شد. در نهایت، اندازه ی حجم های درمان و پارامترهای Dmean، 45V ،HI، CI و  98%D  از سیستم طراحی درمان استخراج و مقایسه شدند.

    یافته ها

    روش کانتورینگ مبتنی بر CT در مقایسه با روش مبتنی بر MRI/CT میانگین های بالاتری را برای مقدار حجم های درمان نشان داد. همچنین در طرح های مبتنی بر CT نسبت به طرح های مبتنی بر MRI/CT، میانگین CI، 45V و 98%D  به صورت معنی دار پایین تر و میانگین HI به صورت معنی دار بالاتر بود.

    نتیجه گیری

    نتایج این مطالعه نشان داد که کانتورینگ مبتنی بر تصاویر MRI/CT می تواند اندازه ی حجم های درمان را نسبت به کانتورینگ مبتنی بر CT، کوچک تر تخمین بزند. همچنین، طرح های درمانی مبتنی بر تصاویر MRI/CT می توانند پوشش دوز مناسب تری را برای PTV فراهم کنند.

    کلیدواژگان: سرطان رکتوم، توموتراپی مارپیچی، تصویربرداری تشدید مغناطیسی، توموگرافی کامپیوتری
  • مریم هوشیاری آردکپان، هادی اکبری زاده، مهناز اتحادتوکل، احمد شانئی* صفحات 96-101

     مقدمه :

    این مطالعه به منظور بررسی قدرت و کارآیی یادگیری انتقالی در حل مشکل حجم داده های یادگیری عمیق به منظور بخش بندی خودکار ناحیه هدف درمانی در بیماران مبتلا به سرطان گلیوما انجام شده است.

    روش ها

    در این مطالعه از تصاویر T1، T2 و Flair، تعداد 100 عدد از بیمارانی که سرطان گلیومای آن ها مسجل شده بود، استفاده شد. تمامی تصاویر پس از بازبینی کیفی، نرمالیزه شدند و به سایز مشخص درآمدند. سپس تصاویر به یک مدل در دو حالت با و بدون یادگیری انتقالی داده شدند و عملکرد آن ها با میزان تشابه، همپوشانی، حساسیت و دقت مورد بررسی قرار گرفت.

    یافته ها

    نتایج مطالعه ی ما نشان می دهد که یادگیری انتقالی می تواند باعث افزایش کارآیی بخش بندی خودکار شده و درتصاویر Flair تا بیش از 76 درصد تشابه در میزان بخش بندی خودکار با بخش بندی دستی شود. همچنین این روش در تصاویر T2 که نتوانسته نتایج را بهبود ببخشد، سرعت رسیدن به نتیجه مطلوب را افزایش داده است.

    نتیجه گیری

    یادگیری عمیق در بخش بندی خودکار می تواند بر محدودیت های ناشی از حجم داده در بیماران گلیوما غلبه کند و عملکرد آن ها را بهبود ببخشید.

    کلیدواژگان: یادگیری ماشین، طراحی درمان رادیوتراپی، گلیوما
|
  • Fatemeh Moghadasi-Boroujeni *, Zeinab Heidari, Mohaddeseh Vahabi, MohammadKazem Khadivi-Boroujeni Pages 83-88
    Background

    Infection with various viruses during pregnancy may affect the baby's hearing. The results regarding the mother's infection with COVID-19 during pregnancy are contradictory. The purpose of this study is to compare the hearing status of infants whose mothers had a history of COVID-19 disease in the third trimester of pregnancy with the control group.

    Methods

    This descriptive-analytical study was conducted in 1400 in Isfahan province. 35 babies belonged to the group whose mothers had a history of COVID-19 during the 3rd trimester of the recent pregnancy, and 35 babies were in the control group. The results of newborn hearing screening tests were asked from the mothers and recorded. In the first stage, the Transient Otoacoustic Emissions (TOAEs) test was recorded for both groups, and for infants who had a failed response at this stage, the results of the next tests (TEOAE) and Automated Auditory Brainstem Response (AABR) that were conducted 15 days after the first evaluation were recorded, and in case of failed again, the results of the Auditory Brainstem Response (ABR) test were recorded to know the hearing status of infants.

    Findings

    19 infants in the COVID-19 group and 13 infants in the control group had screening tests with a referral result. In the second assessment, in the COVID-19 group only one infant had a referral result. In the diagnostic assessment, this infant's hearing turned out to be normal. All the infants in the Control Group had acceptable results in the second test (P = 0.314).

    Conclusion

    The analysis of results shows that infliction with COVID-19 in the third trimester of pregnancy does not increase the risk of hearing loss among infants.

    Keywords: COVID-19, Pregnancy trimest, Third, Evoked potentials, Auditory, Brain stem
  • Baranoosh Rahmani, Daryoush Shahbazi-Gahrouei *, Mahnaz Roayaei Pages 89-95
    Background

    Due to the limitations of CT imaging, it is necessary to use magnetic resonance imaging (MRI) as a complementary method in the treatment planning process. This study aimed to compare contouring and treatment planning based on MRI/CT images with contouring and treatment planning based on CT images in the treatment of rectal cancer using helical tomotherapy.

    Methods

    In this prospective study, 12 patients with rectal cancer underwent MRI diagnostic imaging and CT imaging was also performed at an interval of one day. The contouring process was performed for each patient based on both methods. After that, a dose of 45 Gy was delivered to the planning target volume (PTV). Finally, the size of the treatment volumes and the parameters Dmean, V45, HI, CI, and D98% were extracted and compared from the treatment planning system.

    Findings

    CT-based contouring method compared to MRI/CT-based method showed higher averages for treatment volumes. In addition, in CT-based plans compared to MRI/CT-based plans, the average CI, V45, and D98% were significantly lower and the average HI was significantly higher.

    Conclusion

    The results of this study show that contouring based on MRI/CT images can estimate the size of treatment volumes smaller than contouring based on CT. Also, treatment plans based on MRI/CT images can provide more appropriate dose coverage for PTV.

    Keywords: Rectal cancer, Helical tomotherapy, Magnetic Resonance Imaging, Computed Tomography
  • Maryam Hooshyari, Hadi Akbarizadeh, Mahnaz Etehadtavakol, Ahmad Shanei * Pages 96-101
    Background

    This study was conducted in order to investigate the power and efficiency of transfer learning in solving the problem of deep learning data volumes for automatic segmentation of the treatment target area in glioma cancer patients.

    Methods

    In this study, T1, T2 and Flair images of one hundred patients whose glioma cancer was confirmed were used. After quality review, all images were normalized and resized. Then the images were given to a model in two modes with and without transfer learning and their performance was evaluated with the degree of similarity, overlap, sensitivity and accuracy.

    Findings

    The results of our study show that transfer learning can increase the efficiency of automatic segmentation and increase the similarity of automatic segmentation with manual segmentation to more than 76% in Flair images. Also, this method has increased the speed of reaching the desired result in T2 images that could not improve the results.

    Conclusion

    Deep learning in automatic segmentation can overcome the limitations caused by data volume in glioma patients and improve their performance.

    Keywords: Machine Learning, Radiotherapy planning, Glioma