Американські вчені розробили алгоритм, який вказує на аневризми в головному мозку. Модель, заснована на роботі згорточної нейромережі, відзначає можливе місце аневризми на зображенні мозку, отриманого за допомогою КТ-ангіографії, що значно спрощує діагностику радіологам. Як повідомляється в статті, опублікованій в, використання нового автоматичного методу діагностики значно підвищує точність роботи діагноста.
Наявність аневризми (розширення просвіту кровоносної судини) в головному мозку - стан досить небезпечний: її розрив може призвести до крововиливу, внаслідок чого можуть виникнути різні неврологічні порушення або навіть смерть. Найбільш ефективний спосіб запобігання таких наслідків - рання діагностика і подальше лікування з метою запобігання розриву.
В якості одного з основних способів діагностики зараз використовується комп'ютерна томографічна ангіографія (КТ-ангіографія), яка дозволяє точно візуалізувати кровоносні судини і оцінити характер кровотоку за тривимірним зображенням необхідної частини тіла. При цьому аневризми можуть бути дуже маленькими і розглянути їх може бути складно.
Поліпшити діагностику аневризми за КТ-ангіографією за допомогою автоматичних методів вирішили дослідники під керівництвом Аллісон Парк (Allison Park) зі Стенфордського університету. Алгоритм HeadXNet, який вони використовували, заснований на аналізі тривимірних зображень за допомогою згорточних нейромереж. Для навчання дослідники взяли зображення і результати 611 діагностик: на використаних сканах були як діагностовані аневризми, так і їх відсутність. Модель, що вийшла, виділяє ймовірне місце аневризми на одному із зрізів знімка червоним.
Після цього модель випробували на 115 нерозмічених знімках і показали їх восьми кваліфікованим радіологам (досвід подібної діагностики фахівців варіювався від 2 до 12 років) разом зі стандартними нерозміченими результатами КТ-ангіографії. Точність діагностики при використанні нового алгоритму значно (p = 0,01) зросла в порівнянні зі звичайною діагностикою. При цьому, однак, не було значущих змін у часі, який діагности витрачали на аналіз зображення.
Незважаючи на багатообіцяючі результати і високу точність, автори роботи уточнюють, що використовувати новий алгоритм як єдиний метод діагностики поки що не можна. Будь-який подібний автоматичний метод повинен супроводжуватися додатковою оцінкою досвідченого радіолога - навіть за умови, що він буде доопрацьований.
Більшість автоматичних методів діагностики захворювань зараз розробляються саме для того, щоб спростити роботу медичного персоналу. Детальніше про це ви можете прочитати в нашому матеріалі «Суперкомп'ютер для радіолога».