Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта может предоставлять изображения мозга качества МРТ на основе компьютерной томографии

В некоторых случаях новый метод может предоставить столько же информации из изображений мозга, полученных с помощью компьютерной томографии (КТ), сколько и из изображений, полученных с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). Метод, представленный в исследовании Гетеборгского университета, может улучшить диагностическую поддержку, особенно в первичной медико-санитарной помощи, при таких состояниях, как деменция и другие заболевания головного мозга.

Компьютерная томография (КТ) — относительно недорогая технология визуализации, широко доступная в сфере здравоохранения, а также во многих частях мира, где нет доступа к другим методам визуализации. Однако КТ считается уступающей магнитно-резонансной томографии (МРТ), когда речь идет о воспроизведении тонких структурных изменений в мозге или изменений кровотока в желудочковой системе. Поэтому в настоящее время определенные виды визуализации должны выполняться специализированными отделениями крупных больниц, где доступны более передовые технологии визуализации.

ИИ обучен на изображениях МРТ

Новое программное обеспечение может обеспечить диагностическую поддержку рентгенологам и другим специалистам, интерпретирующим КТ-изображения. Он был создан с использованием глубокого обучения — формы искусственного интеллекта (ИИ). Программное обеспечение было обучено передавать интерпретации изображений МРТ на изображения КТ того же мозга.

«Наш метод генерирует диагностически полезные данные из рутинных компьютерных томографий, которые в некоторых случаях столь же эффективны, как и МРТ, выполняемая в специализированных медицинских учреждениях», — говорит Михаэль Шёлль, профессор Академии Сальгренска, который руководил работой, связанной с исследованием. в сотрудничестве с исследователями Каролинского института, Национального университета Сингапура и Лундского университета.

«Дело в том, что этот простой и быстрый метод может предоставить гораздо больше информации из обследований, которые уже проводятся на регулярной основе в первичной медико-санитарной помощи, а также в некоторых специализированных медицинских исследованиях. На начальном этапе этот метод может способствовать диагностике деменции, однако, вероятно, он найдет и другие применения в нейрорадиологии».

Надежная поддержка принятия решений

Это хорошо проверенное клиническое применение алгоритмов на основе искусственного интеллекта, которое потенциально может стать быстрой и надежной формой поддержки принятия решений, которая эффективно снижает количество ложноотрицательных результатов. Исследователи полагают, что это решение может улучшить диагностику в первичной медико-санитарной помощи и, таким образом, оптимизировать поток пациентов к специалистам.

«Это важный шаг вперед в области визуализационной диагностики», — говорит Мира Шрикришна, постдоктор из Гетеборгского университета и ведущий автор исследования, которое было опубликовано в журнале Alzheimer’s & Dementia.

«Теперь можно измерять размер различных структур или областей мозга аналогично расширенному анализу изображений МРТ. Программное обеспечение позволяет сегментировать составные части мозга на изображении и измерять его объем, хотя качество изображения при КТ не такое высокое».

Применение при других заболеваниях головного мозга

Программное обеспечение было обучено на изображениях 1117 человек, каждый из которых прошел КТ и МРТ. В текущем исследовании в основном участвовали здоровые пожилые люди и пациенты с различными формами деменции. Еще одно применение, которое сейчас изучает команда, — это гидроцефалия нормального давления (ГНП).

В случае с НПХ команда получила новые результаты, указывающие на то, что метод можно использовать как во время диагностики, так и для мониторинга эффективности лечения. НПХ — это состояние, которое возникает особенно у пожилых людей, при котором жидкость накапливается в желудочковой системе головного мозга и приводит к неврологическим симптомам. Заболевают около двух процентов всех людей старше 65 лет. Поскольку диагностика может быть сложной и существует риск спутать это заболевание с другими заболеваниями, многие случаи могут быть пропущены.

НПХ трудно диагностировать, и также может быть сложно безопасно оценить эффект шунтирующей операции по дренированию жидкости в головном мозге. Поэтому мы считаем, что наш метод может иметь большое значение при уходе за этими пациентами».

Михаэль Шёлль, профессор Сальгренсской академии

Программное обеспечение разрабатывалось в течение нескольких лет, и сейчас разработка продолжается в сотрудничестве с клиниками Швеции, Великобритании и США совместно с компанией, что является условием одобрения инновации и ее передачи в здравоохранение.