Пример полностью автоматизированной оценки состава тела при скрининге рака легких, неконтрастной низкодозной компьютерной томографии грудной клетки у 57-летнего мужчины. (A) Были предсказаны уровни осевой плоскости КТ, соответствующие пятым (T5), восьмому (T8) и 10-му (T10) телам позвонков. Соответствующие осочные КТ были отобраны для оценки состава тела. (B) Поле зрения (FOV) каждой КТ-секции с усечением сечения тела было расширено с отсутствующим условием сечения тела. (C) Области подкожной жировой ткани (SAT) (синяя) и скелетной мышцы (SM) (оранжевый) были сегментированы на расширенных участках поля зрения. Измерения состава тела включают индекс SM (166,2, нормальная группа), затухание SM (17,5 HU, нижняя группа), SM SD (41,0 HU, нормальная группа), индекс SAT (189,7, выше группа), затухание SAT (−88,4 HU, нормальная группа) и SAT SD (28,0 HU, выше группа). Индексы рассчитывались как суммарная площадь (в квадратных сантиметрах) на трех уровнях, разделенных на высоту участника в квадрате (в квадратных метрах). Изображение любезно предоставлено RSNA
Искусственный интеллект (ИИ) может использовать данные низкодозной компьютерной томографии легких для улучшения прогнозирования риска смерти от рака легких, сердечно-сосудистых заболеваний и других причин, согласно исследованию, опубликованному в Radiology, журнале Радиологического общества Северной Америки (RSNA).
Целевая группа по профилактическим услугам США рекомендует ежегодный скрининг легких с низкой дозой КТ грудной клетки для лиц в возрасте от 50 до 80 лет с высоким риском развития рака легких, таких как давние курильщики. Наряду с изображениями легких, сканирование также предоставляет информацию о других структурах грудной клетки.
“Когда мы смотрим на изображения КТ, основное внимание уделяется выявлению конкреций, подозрительных к раку легких, но в пространстве закодировано гораздо больше анатомической информации, включая информацию о составе тела”, – сказал ведущий автор исследования Кайвен Сюй, кандидат наук на факультете компьютерных наук Университета Вандербильта в Нэшвилле, штат Теннесси.
Сюй и его коллеги ранее разработали, протестировали и публично выпустили алгоритм ИИ, который автоматически измеряет состав тела из скрининга легких LDCT. Состав тела – это мера процента жира, мышц и костей в организме. Аномальный состав тела, такой как ожирение и потеря мышечной массы, связан с хроническими заболеваниями, такими как нарушения обмена веществ. Исследования также показали, что состав тела полезен для стратификации риска и прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний и хронической обструктивной болезни легких. Было показано, что в терапии рака легких состав тела влияет на выживание и качество жизни.
Для нового исследования исследователь оценил добавленную стоимость измерений состава тела на основе ИИ. Они использовали компьютерную томографию более 20 000 человек, взятых из Национального испытания по скринингу легких.
Результаты показали, что, включая эти измерения, улучшил прогноз риска смерти от рака легких, сердечно-сосудистых заболеваний и смертности от всех причин.
“Автоматический состав тела ИИ потенциально расширяет ценность скрининга легких с помощью КТ в низких дозах за пределы раннего выявления рака легких”, – сказал Сюй. “Это может помочь нам определить людей высокого риска для таких вмешательств, как физическая подготовка или изменение образа жизни, даже на очень ранней стадии до начала заболевания”.
Измерения, связанные с жиром, обнаруженным в мышце, были особенно сильными предикторами смертности – находка, согласующая с существующими исследованиями. Инфильтрация скелетной мышцы жиром, состояние, известное как миостеатоз, в настоящее время считается более предсказуемым для здоровья, чем уменьшение объема мышц.
Измерения состава тела с помощью скрининга легких LDCT являются примером оппортунистического скрининга, когда визуализация с одной целью предоставляет информацию о других состояниях. Считается, что эта практика имеет большой потенциал для рутинного клинического использования.
“Изображения в компьютерной томографии, заказанной для совершенно другой цели – в нашем случае, раннее выявление рака легких – содержали гораздо больше информации”, – сказал Сюй. “В пространстве компьютерной клетки, используемой для скрининга рака легких, вы также можете проверить другую информацию, такую как состав тела или кальцификация коронарной артерии, которая напрямую связана с риском сердечно-сосудистых заболеваний”.
В исследовании рассматривались только люди, на которых был проведен базовый скрининг. Для будущих исследований исследователи хотят провести исследование в продольном порядке; то есть следить за людьми с течением времени, чтобы увидеть, как изменения в составе тела связаны с результатами здоровья.