Алгоритм искусственного интеллекта, разработанный учеными из Калифорнийского университета (UC) в Сан-Франциско и Беркли, позволяет обнаружить крошечные кровоизлияния в мозг при сканировании головы.
Исследователи уверены, что искусственный интеллект поможет быстрее диагностировать и начать лечение пациентов с черепно-мозговыми травмами (ЧМТ), инсультами и аневризмами. Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Актуальность проблемы
Постоянное увеличение количества диагностических исследований, в том числе исследований трехмерной визуализации, таких как компьютерная томография (КТ), означает, что радиологи ежедневно просматривают тысячи изображений в поисках крошечных отклонений, которые могут сигнализировать о угрожающих жизни чрезвычайных ситуациях. Количество изображений при каждом сканировании мозга составляет огромные стопки. Но было бы гораздо эффективнее — и, возможно, более точно — если бы технология ИИ могла выявлять изображения со отклонениями, и радиологи могли бы исследовать их более тщательно.
«Мы хотели, чтобы эта технология диагностики кровоизлияния в мозг была полезна клинически, и уровень точности был близок к идеальному», — сообщает один из авторов исследования Эстер Юх (Esther Yuh).
Материалы и методы исследования
В новом исследовании использовался тип глубокого обучения, известный как Сверточная нейронная сеть, или FCN, которая обучает алгоритмы на относительно небольшом числе изображений, в данном случае на 4396 снимках компьютерной томографии. Богатство этих данных — наряду с другими шагами, которые не позволяли модели неправильно интерпретировать случайные изменения или «шум» как значимые — создали точный алгоритм. Исследователи назвали свою модель PatchFCN.
Результаты научного исследования
Алгоритм, разработанный исследователями, позволил за одну секунду определить, были ли в результате сканирования головы какие-либо признаки кровоизлияния, а также проследить детальные контуры обнаруженных отклонений — демонстрируя расположение в трехмерной структуре мозга. Некоторые пятна могут иметь размер порядка 100 пикселей в трехмерной стопке изображений, содержащей более миллиона из них, и даже опытные рентгенологи иногда не замечают, что может привести к серьезным последствиям.
Алгоритм обнаружил некоторые отклонения в мозге, которые пропустили врачи-рентгенологи, а также отметил их расположение в головном мозге и классифицировал в соответствии с подтипом заболевания.
По словам авторов исследования, одним из самых сложных моментов, которые можно достичь с помощью технологии искусственного интеллекта, была возможность определить, является ли весь спектр снимков, состоящий из трехмерной «стопки», эффективным материалом для диагностики кровоизлияния в мозг. Эксперты в области радиологии заявили, что способность алгоритма находить очень маленькие аномалии и демонстрировать их расположение в мозге была существенным преимуществом.
Авторы другого исследования установили, что искусственный интеллект поможет рентгенологам обнаружить аневризмы головного мозга.
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
