পৃথিবীর সবচাইতে শক্তিশালী এমআরআই মেশিন

পৃথিবীর সবচাইতে শক্তিশালী এমআরআই মেশিন

প্রেসকার্ড নিউজ,লাইফস্টাইল ডেস্ক,৫ এপ্রিল: মানুষের মস্তিষ্ক সবসময়ই বিজ্ঞানীদের কাছে রহস্য হয়ে আছে।ফ্রান্সের বিজ্ঞানীরা বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী এমআরআই স্ক্যানারে মস্তিষ্ক স্ক্যান করেছেন।মস্তিষ্কের ছবি তোলার ক্ষেত্রে এই মেশিনটি দশগুণ বেশি নির্ভুল।আলঝেইমারস এবং পারকিনসন্সের মতো মস্তিষ্ক সম্পর্কিত রোগগুলি বুঝতে এই নতুন প্রযুক্তি দারুণ সাহায্য করতে পারে।ফ্রান্সের পরমাণু শক্তি কমিশনের (CEA) বিজ্ঞানীরা ২০২১ সালে প্রথম কুমড়োর বীজ স্ক্যান করেছিলেন।মানবদেহে পরীক্ষার অনুমতি পাওয়ার পর গত কয়েক মাসে ২০ জন সুস্থ মানুষের মস্তিষ্ক স্ক্যান করা হয়েছে।

এই মেশিনটি খুবই শক্তিশালী:

এখনও পর্যন্ত হাসপাতালগুলিতে ব্যবহৃত এমআরআই স্ক্যানারগুলির শক্তি ৩ টেসলা,যেখানে এই নতুন স্ক্যানারটি ১১.৭ টেসলা শক্তি তৈরি করতে পারে৷এত শক্তির কারণে এই যন্ত্রটি মস্তিষ্কের খুব বিস্তারিত ছবি তুলতে পারে।এই প্রকল্পে কাজ করা একজন পদার্থবিদ আলেকজান্ডার ভিগনাউড বলেছেন,"আমরা CEA-তে এমন নির্ভুলতা দেখেছি যা আগে কখনও পৌঁছানো যায়নি।" নতুন মেশিনের সাহায্যে মস্তিষ্কের সেরিব্রাল কর্টেক্সে পৌঁছানো ছোট রক্তনালীগুলোও দেখা যাবে।এছাড়াও সেরিবেলাম আরও ভালোভাবে দেখা যায়।

বিজ্ঞানীরাও মস্তিষ্কের ছবি দেখে বিভ্রান্ত হয়েছেন:

ফ্রান্সের গবেষণা মন্ত্রী সিলভি রেটালিও নিজে একজন পদার্থবিদ।  তিনি বলেন,“এই নির্ভুলতা এতটাই অবিশ্বাস্য যে বিশ্বাস না করা কঠিন।”তিনি আরও বলেন,“বিশ্বে এই প্রথম কোনও যন্ত্র মস্তিষ্ককে এত ভালোভাবে দেখিয়েছে।"এটি মস্তিষ্কের রোগগুলিকে আরও ভালো শনাক্তকরণ এবং চিকিৎসা করতে সহায়তা করবে।

মস্তিষ্কের রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা সহজ হবে:

এই যন্ত্রের সাহায্যে বিজ্ঞানীরা বোঝার চেষ্টা করছেন কাজ করার সময় মস্তিষ্ক কোন কোন অংশ ব্যবহার করে।  আলঝেইমার ও পারকিনসনের মতো রোগে মস্তিষ্কে কী কী পরিবর্তন হয় তা জানারও চেষ্টা চলছে।গবেষকরা আশা করছেন যে এই নতুন প্রযুক্তি প্রাথমিক পর্যায়ে এই রোগগুলি শনাক্ত করতে সাহায্য করবে,যাতে দ্রুত চিকিৎসা শুরু করা যায়।

মেশিনটি হাসপাতালে পৌঁছাতে সময় লাগবে:

আগামী কয়েক মাসের মধ্যে এই মেশিন দিয়ে আরও সুস্থ মানুষের স্ক্যান করা হবে।বর্তমানে,অসুস্থ ব্যক্তিদের স্ক্যান করতে কয়েক বছর সময় লাগতে পারে।যদিও এই নতুন এমআরআই এখনও হাসপাতালে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত নয়,তবে এটি থেকে প্রাপ্ত তথ্য ভবিষ্যতে আরও ভালো চিকিৎসার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।