Логин   Пароль      Забыли пароль?   Регистрация
       
Поделиться:

Новости

Разработан новый алгоритм диагностики аневризм головного мозга при помощи нейронной сети

15 июня 2019 - Администратор
article1387.jpg

Учитывая потенциальный катастрофический исход пропущенной аневризмы головного мозга (патологического расширения кровеносного сосуда и истончения его стенки) с риском разрыва, крайне необходим инструмент автоматического её обнаружения, повышающий эффективность работы клиницистов. Разрыв аневризмы приводит к летальному исходу у 40% пациентов и приводит к наличию стойкого неврологического дефицита и необратимой инвалидизации у двух третей выживших; поэтому точное и своевременное обнаружение патологии сосудов головного мозга имеет первостепенное значение.

 
 
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. 

 

Похожие статьи:

НовостиНейроимплантат помогает парализованным пациентам общаться на высокой скорости

НовостиГлавный нейрохирург Минздрава России Владимир Крылов посетил Киров

НовостиИнститут Нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко переводится в ведение Министерства Здравоохранения России

НовостиГоловной мозг нескольких крыс соединили в сеть для прогнозирования погоды

НовостиСоздана компьютерная модель мозга!

Рейтинг: 0 Голосов: 0 133 просмотра
Комментарии (0)

Нет комментариев. Ваш будет первым!

Добавить комментарий