{"id":14271,"url":"\/distributions\/14271\/click?bit=1&hash=51917511656265921c5b13ff3eb9d4e048e0aaeb67fc3977400bb43652cdbd32","title":"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043e\u043a \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 vc.ru \u2014 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0438\u0441\u044c!","buttonText":"","imageUuid":""}

Новое приложение позволит врачам быстро определять форму гиперинсулинизма у детей

Ученые узнали, как оперативно — до нескольких минут — определять морфологическую форму врожденной патологии поджелудочной железы с помощью искусственного интеллекта. Для этого они разработали новую версию программы, которая позволяет врачу быстро и точно определять форму гиперинсулинизма по КТ-снимкам. Программу уже используют в своей работе врачи клиники НМИЦ имени В. А. Алмазова.

Интерфейс программы.

Исследование провели специалисты подведомственного Минобрнауки России Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова.

Врожденный гиперинсулинизм (ВГИ) — одно из наиболее опасных заболеваний, особенно для детей раннего возраста. Оно передается по наследству и характеризуется чрезмерным автономным выделением инсулина. Болезнь оказывает негативное действие на центральную нервную систему и когнитивное развитие головного мозга.

Сегодня ВГИ определяется по тесту крови, а для выявления степени тяжести заболевания используется позитронная эмиссионная томография (ПЭТ): пациенту внутривенно вводят безопасный радиофармацевтический препарат, который избирательно накапливается в бета-клетках поджелудочной железы, вырабатывающих инсулин. На ПЭТ изображениях отражено пространственное распределение препарата в ткани, которое зависит от плотности бета-клеток в различных отделах органа.

Интерпретация таких снимков для каждого конкретного пациента требует от врача высокой степени концентрации и временных затрат до нескольких часов. Для ускорения процесса ученые ЛЭТИ разработали программное обеспечение. Оно помогает врачам по ПЭТ изображениям оперативно и точно выявить плотность бета-клеток в различных отделах поджелудочной железы и определить форму заболевания. Это решение позволило сократить время анализа снимка до нескольких минут и значительно повысить качество результата интерпретации нарушений для форм, отнесенных к атипичным. Данные формы представляют наиболее трудную диагностическую задачу в принятии врачебного решения о выборе тактики лечения.

«В современной практике медики выделяют три формы гиперинсулинизма в зависимости от течения болезни: фокальную, диффузную и атипичную. Мы обучили определять эту форму в новой версии нашей программы. Это позволит врачу быстрее поставить верный диагноз, от которого зависит выбор тактики лечения», — поясняет магистрант кафедры радиотехнических систем (РС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксения Санарова.

Первый вариант приложения при помощи алгоритмов искусственного интеллекта обрабатывал цифровое изображение снимков поджелудочной железы и позволял по цвету выявлять очаги и концентрацию инсулина.

В новой версии у программы появилась функция определения формы ВГИ. Это стало возможно благодаря тому, что ученые нашли связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках. Причем программа может надежно фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые могут быть невидимы для глаза врача. Всего в исследовании использовалось 50 снимков детей с врожденным гиперинсулинизмом.

Ученые выделили три диапазона показателей по яркости и тону, каждый из которых соответствует конкретному типу заболевания. По словам профессора кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Александра Красичкова, пока программа определяет форму гиперинсулинизма в случае, если оба показателя соответствуют одной и той же форме заболевания. Точность определения степени составляет 86%.

«Внедрение в клиническую практику программного модуля на основе искусственного интеллекта позволило значительно оптимизировать диагностику данной сложной патологии, а в отношении атипичных форм разработать принципиально новый подход к планированию терапевтической тактики», — комментирует заведующая кафедрой детских болезней с клиникой НМИЦ имени В. А. Алмазова, профессор Ирина Никитина.

База данных материалов в обезличенном виде была предоставлена и размечена группой медиков из Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова под руководством заведующей кафедрой ядерной медицины и радиационных технологий с клиникой, профессора РАН Дарьи Рыжковой, заведующей кафедрой детских болезней с клиникой профессора Ирины Никитиной и практикующего врача эндокринолога Лейлы Саракаевой.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда