Language

Новости

НовостиГазетаИзображение

Свежий номер

16.10. ИИ в диагностике уролитиаза

16.10.18 Искусственный интеллект в диагностике уролитиаза

Согласно исследованию, представленному на конференции Imaging Informatics на Machine Intelligence in Medical Imaging (C-MIMI) в Балтиморе, алгоритм искусственного интеллекта (AI) способен с высокой точностью определять и классифицировать мочекаменную болезнь, основываясь только на бесконтрастной одноэнергетической КТ.

В проведённом исследовании данный алгоритм, разработанный командой из Massachusetts General Hospital (MGH) позволил достичь более чем 90% чувствительности и специфичности в обнаружении камней мочевыводящих путей. Он также способен с высокой точностью классифицировать камни по типам - задача, для которой обычно использовали двухэнергетическую КТ.

Сначала ученые собрали базу данных из 289 случаев, включающую 161 пациента, у которых камни мочевыводящих путей отсутствовали и 128 пациентов с уролитиазом. Среди 128 пациентов с камнями мочевыводящих путей 36 имели камни размером менее 4 мм, в то время как, 66 из них имели камни от 4 до 10 мм. Кроме того, 26 пациентов имели камни более 10 мм. Камни более 4 мм разделили на уратные (72) и не уратные (7).
Примерно 80% базы данных использовали для обучения нейронной сети GoogLeNet, а 20% для последующей оценки её результатов.

Сначала ученые создали алгоритм ИИ, который позволил выявлять зону мочевыводящего тракта протяженностью от верхушек почек до дна мочевого пузыря. Алгоритм смог обнаружить 23 различные зоны тела, включая почки и мочевой пузырь. Далее он должен был распознать наличие или отсутствие камней мочевыводящих путей. На финальном этапе, алгоритм пытался классифицировать какой-либо обнаруженный камень как уратный или не уратный.

Ученые отмечают, что данный алгоритм могут поставить в тупик маленькие камни, а также иногда он даёт предварительную оценку камней вне зоны интереса. Кроме того, они признают ряд ограничений своего исследования, включая его зависимость от ограниченной базы данных, было использовано сравнительно небольшое количество случаев, а изображения получали с помощью компьютерного томографа только одного производителя (Discovery CT750 HD).

Источник