Блоги
Алгоритм HeadXNet поможет медикам в диагностировании церебральной аневризмы

Алгоритм HeadXNet поможет медикам в диагностировании церебральной аневризмы

Алгоритм HeadXNet поможет медикам в диагностировании церебральной аневризмы


Американские ученые разработали алгоритм, который помечает аневризмы на томографических сканах головного мозга. Как утверждается в статье, опубликованной в JAMA Network Open, использование нового автоматического метода диагностики значительно повышает точность работы диагностов.

Отметим, что наличие церебральной аневризмы (расширения просвета кровеносного сосуда в головном мозге) — состояние довольно опасное: ее разрыв может привести к кровоизлиянию, вследствие чего могут возникнуть различные неврологические нарушения или даже смерть. Наиболее эффективный способ предотвращения таких последствий — ранняя диагностика и последующее лечение с целью предотвращения разрыва.

В качестве одного из основных методов диагностики аневризм в головном мозге сегодня используется компьютерная томографическая ангиография (КТ-ангиография), которая позволяет точно визуализировать кровеносные сосуды и оценить характер кровотока по трехмерному изображению головы пациента. При этом аневризмы могут быть очень маленькими, иметь различные формы и находиться под разными углами, вследствие чего распознать их бывает сложно.

Исследователи из Стэнфордского университета, о работе которых рассказывает Science Daily, предложили использовать для обнаружения церебральных аневризм искусственный интеллект. Для его создания они обработали 611 трехмерных изображений головного мозга, сделанных с помощью КТ-ангиографии, причем сканы были как с диагностированными аневризмами, так и без них. В ходе кропотливой работы ученые пометили каждый воксел, указав, относится он к аневризме или нет. На обработанных снимках затем был натренирован алгоритм, названный впоследствии HeadXNet, способный выделять красным вероятное место аневризмы на срезах снимка.

Кликните для запуска анимации.

Эффективность получившейся нейросети исследователи оценили при помощи эксперимента, в рамках которого восемь квалифицированных врачей должны были исследовать набор из 115 сканов головного мозга, причем одни изображения нужно было изучить традиционным методом, то есть на глаз, а другие — с использованием HeadXNet. Выяснилось, что алгоритм-помощник значительно (p = 0,01) повышает точность диагностики, снижая число ложноотрицательных «вердиктов».

Впрочем, несмотря на успешные испытания ИИ, пройдет еще немало времени, прежде чем он появится в клиниках. В частности, исследователям предстоит откалибровать алгоритм для разных моделей сканеров и протоколов визуализации. Кроме того, команда планирует научить HeadXNet выявлять аневризмы после разрыва, что сэкономит время при оказании неотложной помощи.

Напоследок отметим, что, по словам авторов работы, новый алгоритм не предназначен для использования в качестве единственного метода диагностики.

«Любой подобный автоматический метод должен сопровождаться оценкой опытного радиолога — даже при условии, что нейросеть весьма точна», — указывают исследователи.

Источник: N+1


Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: