Новости

 

 

В качестве одного из основных способов диагностики используется компьютерная томографическая ангиография (КТ-ангиография), которая позволяет безопасно и относительно точно визуализировать кровеносные сосуды и оценить характер кровотока головного мозга по трехмерному изображению. При этом аневризмы могут быть очень маленькими или частично тромбированными, в некоторых случаях кровоток в аневризме практически отсутствует и увидеть патологическое расширение сосуда практически невозможно.

 

Улучшить качество диагностики аневризм по КТ-ангиографии с помощью автоматических прогностических методов решили исследователи под руководством Аллисон Парк (Allison Park) из Стэнфордского университета. Алгоритм HeadXNet, который они использовали, основан на анализе трехмерных изображений с помощью конволюционной нейросети. Для обучения нейросети исследователи взяли изображения и результаты 611 компьютерных томограмм: на использованных сканах были как выявленные аневризмы, так и не найденные. Получившаяся модель диагностики патологии сосудов выявляет наиболее вероятное место локализации аневризмы. Для удобства работы с получившимися результатами нейросеть отмечает данный участок цветовой индикацией.

 

После пройденного обучения на ретроспективных данных, получившуюся модель опробовали на 115 неразмеченных снимках и показали их восьми высококвалифицированным радиологам вместе со стандартными неразмеченными результатами КТ-ангиографии. Точность диагностики при использовании нового алгоритма значительно (p = 0,01) возросла в сравнении с обычной диагностикой. При этом, однако, не было значимых изменений во времени, которое радиологи тратили на анализ изображения.

 

Несмотря на многообещающие результаты и высокую точность работы нейросети, авторы работы уточняют, что в настоящее время нельзя использовать новый алгоритм в качестве единственного метода диагностики. Любой подобный автоматический метод должен сопровождаться дополнительной оценкой опытного радиолога.