Лента новостей → Измерения помогают оценить прогрессирование заболевания и направление лечения
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology , модель ИИ точно выполняет измерения общего объема почек с помощью МРТ и сокращает время контурирования, потенциально ускоряя лечение людей с распространенным типом заболевания почек .
Аутосомно-доминантный поликистоз почек (АДПБП) — генетическое заболевание, характеризующееся образованием многочисленных кист и рубцеванием почек. Это наиболее распространенное наследственное заболевание почек, от которого страдают более 12 миллионов человек во всем мире. Заболевание со временем прогрессирует, и у многих пациентов в возрасте пятидесяти-шестидесяти лет наблюдается почечная недостаточность.
Измерения общего объема почек помогают клиницистам оценить прогрессирование АДПБП и определить необходимость лечения толваптаном, препаратом, который замедляет прогрессирование заболевания.
«Когда почки пациентов увеличиваются в размерах, это имеет прогностические последствия и коррелирует с ухудшением функции почек и, в конечном итоге, с необходимостью диализа», — сказал ведущий автор исследования Акшай Гоэл, доктор медицинских наук, радиолог-диагност и младший научный сотрудник по клиническим исследованиям в Weill Cornell Medicine в Нью-Йорке. Город. «Поэтому важно отслеживать объем».
Точное время автоматической сегментации Сокращение времени экспертного контуринга
Доктор Гоэл и его коллеги из Weill Cornell Medicine разработали модель глубокого обучения с открытым исходным кодом и применили ее для автоматического сегментирования почек с помощью МРТ для определения общего объема почек у пациентов с АДПБП.
Доктор Гоэл объяснил, что сегментация почек с помощью МРТ напрямую коррелирует с общим объемом почек, поскольку каждый воксель напрямую соответствует измерению объема.
«Таким образом, расчет клинической метрики общего объема почки из 3D-сегментации, метрики компьютерного зрения, прост и требует только объема вокселя и количества пикселей в маске сегментации», — сказал он.
Раньше утомление оператора от утомительной задачи контурирования могло естественным образом привести к человеческим ошибкам, особенно с учетом требуемой точности на границах контуров. В этом исследовании исследователи использовали аннотацию с помощью модели, чтобы изменить задачу контурирования с целью снижения утомляемости оператора и предоставления рентгенологам возможности создавать более точные контуры почек при АДПБП.
Модель была разработана с использованием 213 МРТ-исследований брюшной полости у 129 пациентов с АДПБП.
Исследователи случайным образом разделили пациентов на обучающую, проверочную и тестовую группы для разработки модели. Внешняя валидация у 20 пациентов из других учреждений и проспективная валидация у 53 пациентов продемонстрировали точную автоматическую сегментацию для оценки общего объема почки с поликистозом почек и сократили время экспертного контурирования. Оценка первых 50% предполагаемых случаев показала среднее сокращение времени контурирования на 51%, с почти 29 минут до всего лишь 12 минут.
«Работа модели может быть охарактеризована как отличная и надежная, с минимальными ошибками в задаче сегментации по проспективным исследованиям в Корнелле и экзаменам, взятым в сторонних учреждениях», — сказал д-р Гоэл. «Количественно оценка объема почти идеальна, со средней разницей в 2-3% по сравнению с тщательно промаркированными примерами рентгенолога».
Аннотации с помощью моделей существенно экономят время рентгенолога
По словам старшего автора исследования Мартина Р. Принса, доктора медицины, профессора радиологии в Weill Cornell Medicine и Колумбийском университете в Нью-Йорке, результаты уже оказывают влияние на клиническую практику.
«Теперь, когда мы внедрили эту мощную технологию глубокого обучения в нашу клиническую практику для добавления точных, воспроизводимых измерений объема органов с минимальными усилиями рентгенолога, мы видим, что лечащие врачи с энтузиазмом используют эти количественные данные», — сказал доктор Принс. «Иногда нам заказывают МРТ-исследования только для того, чтобы получить эти объемы органов. Пациенты также сосредотачиваются на этих цифрах и просят нас провести измерения в их внешних или предыдущих исследованиях, чтобы они могли лучше понять течение своего заболевания».
доктора Принс, Гоел и их коллеги опубликовали дополнительную статью в журнале Tomography , в которой модель глубокого обучения уменьшила как вариабельность измерений, так и время рентгенолога, необходимое для выполнения мультиорганной сегментации при ADPKD.
Источник