การสร้างภาพทางการแพทย์ นวัตกรรมเพื่อการวินิจฉัยโรคที่แม่นยำ

การสร้างภาพทางการแพทย์เป็นเทคนิคและกระบวนการสร้างภาพภายในร่างกายมนุษย์เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ทางคลินิกและการแทรกแซงทางการแพทย์ รวมถึงการแสดงผลทางสายตาของหน้าที่ของอวัยวะหรือเนื้อเยื่อบางส่วน (สรีรวิทยา) โดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อเปิดเผยโครงสร้างภายในที่ถูกซ่อนอยู่ภายใต้ผิวหนังและกระดูก เพื่อช่วยในการวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างแม่นยำ

ประวัติความเป็นมา

ในปี 1972 วิศวกร Godfrey Hounsfield จากบริษัท EMI ของอังกฤษได้ประดิษฐ์อุปกรณ์สร้างภาพตัดขวางด้วยรังสีเอกซ์ (X-ray computed tomography) สำหรับการวินิจฉัยศีรษะ ซึ่งเป็นที่รู้จักกันในชื่อ CT scan ต่อมาในปี 1975 EMI ได้พัฒนาอุปกรณ์ CT สำหรับทั้งร่างกาย ทำให้สามารถสร้างภาพตัดขวางของอวัยวะต่างๆ ได้อย่างชัดเจน

นวัตกรรมนี้ทำให้ Hounsfield และนักฟิสิกส์ Allan Cormack ได้รับรางวัลโนเบลสาขาสรีรวิทยาหรือการแพทย์ในปี 1979 ซึ่งถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการวินิจฉัยโรคทางรังสีวิทยา

ประเภทของการสร้างภาพทางการแพทย์

ในบริบททางคลินิก การสร้างภาพด้วย "แสงที่มองไม่เห็น" (Invisible light) มักจะถูกจัดอยู่ในกลุ่ม รังสีวิทยา (Radiology) หรือการสร้างภาพทางคลินิก ส่วนการสร้างภาพด้วย "แสงที่มองเห็นได้" (Visible light) จะเกี่ยวข้องกับวิดีโอหรือภาพนิ่งดิจิทัลที่สามารถมองเห็นได้โดยไม่ต้องใช้อุปกรณ์พิเศษ เช่น การดูแลบาดแผลและโรคผิวหนัง

การถ่ายภาพรังสี (Radiography)

การถ่ายภาพรังสีมีสองรูปแบบหลักที่ใช้ในการสร้างภาพทางการแพทย์ ได้แก่ Projection radiography และ Fluoroscopy โดยที่ Fluoroscopy มีประโยชน์อย่างมากในการนำทางสายสวน (Catheter guidance) แม้ว่าเทคโนโลยีการสร้างภาพ 3 มิติ (3D tomography) จะก้าวหน้าไปมาก แต่เทคนิค 2 มิติเหล่านี้ยังคงได้รับความนิยมเนื่องจากมีราคาถูกและมีความละเอียดสูง

เทคโนโลยีเบื้องหลังการสร้างภาพทางการแพทย์

อุปกรณ์สร้างภาพทางการแพทย์ถูกผลิตขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีจากอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ รวมถึงชิปวงจรรวม CMOS, อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์กำลัง, เซ็นเซอร์ภาพ (โดยเฉพาะเซ็นเซอร์ CMOS) และตัวประมวลผล เช่น ไมโครคอนโทรลเลอร์, ไมโครโปรเซสเซอร์ และระบบบนชิป (System-on-Chip)

• ความไม่รุกล้ำ (Noninvasive): เทคนิคการสร้างภาพส่วนใหญ่เป็นแบบไม่รุกล้ำ ซึ่งหมายถึงไม่มีการนำเครื่องมือใดๆ เข้าสู่ร่างกายผู้ป่วย
• การวินิจฉัย: ช่วยให้แพทย์สามารถระบุความผิดปกติของร่างกายได้โดยการเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลกายวิภาคและสรีรวิทยาปกติ