Университет Иннополис в Татарстане собрал одну из крупнейших в мире базу МРТ-снимков тазобедренного сустава. Специалисты Института искусственного интеллекта этого российского ИТ-вуза используют накопленные данные при разработке методов автоматической диагностики заболеваний на ранней стадии. Разработчики добились менее 1,74 миллиметра ошибки в нахождении патологий. Это сравнимо с качеством диагностики врача.
Разработанные командой Иннополиса глубокие нейронные сети обучены в два этапа на снимках, аннотированных врачом-рентгенологом. В ходе первого этапа нейронная сеть генерирует предположительные расположения клинических точек на изображении. После использовался новый подход, сочетающий в себе обучение с подкреплением и алгоритмы анализа формы для исследования и уточнения клинических точек, описания морфологии тазобедренного сустава.
Для обучения алгоритма команда института собрала необходимые данные: МРТ - снимки 200 пациентов медицинских организаций Татарстана. Средний возраст пациентов составил 52,3 года, самому младшему - 16, самому старшему - 85 лет. Среди них примерно 60 процентов женщин и 40 процентов мужчин. Таким образом, сервис обучен на выборке с разнообразными демографическими признаками, что позволяет минимизировать ошибки при определении патологий.
«Заболевания опорно-двигательного аппарата - одни из самых распространенных видов патологии современного человека. Среди всех случаев артроза тазобедренного сустава - около 70 процентов - это результат позднего диагностированного импинджмент-синдрома или дисплазии сустава», - сообщил ведущий научный сотрудник Университета Иннополиса, доцент Университета Копенгагена, научный руководитель проекта Булат Ибрагимов.
Он рассказал, что американская Ассоциация рентгенологов составила список из 50 ключевых проблем в рентгенологии, для которых наиболее остро требуются решения, основанные на искусственном интеллекте. Патологии этой области скелета человека находятся на втором месте по важности в этом списке. «Наш проект является первопроходцем в области применения алгоритмов искусственного интеллекта для диагностики импинджмент-синдрома тазобедренного сустава», - сказал Ибрагимов.
Это заболевание возникает в результате аномалии развития сустава, при которой происходит соударение или столкновение суставных структур во время движения. Симптомами являются внезапно возникающие боли в области паха, наружной поверхности бедра, ягодичной области, проявляющиеся при крайних положениях и сопровождающиеся ограничением движений.
Наиболее яркие проявления - после длительного нахождения в сидячем положении или после значительной физической нагрузки. Чаще болевой синдром проявляется у пациентов молодого и среднего возраста.
Основная задача модели, разработанной в Иннополисе, автоматизировать измерение показателей - метрик, необходимых для выявления дисплазии и импинджмент-синдрома тазобедренного сустава. Врачу становится удобнее анализировать исследования и заострять внимание на более важных аспектах интерпретации исследований. Применяемые в сервисе метрики используются врачами ортопедами для отбора пациентов на оперативное лечение.
«К примеру, угол Веберга используется для выявления пациентов с дисплазией и импинджмент-синдромом, и в одном исследовании было продемонстрировано, как оценка данного угла помогает ортопедам-хирургам отобрать пациентов на инвазивное оперативное лечение. Второй не менее важной метрикой был шеечно-диафизарный угол, который используется для диагностических целей.
Данный угол определяет позицию шейки бедра по отношению к диафизу, центрального тела кости. Измерение шеечно-диафизарного угла необходимо для решения вопроса о хирургической фиксации шейки», - пояснил ординатор кафедры лучевой диагностики Казанской государственной медицинской академии, врач-терапевт, эксперт Университета Иннополиса Тамерлан Мустафаев.
Диагностика импиджмент-синдрома тазобедренного сустава - один из проектов медицинского направления Института искусственного интеллекта Университета Иннополис. Наряду с ним, разрабатываются сервисы анализа рентгеновских, КТ и МРТ-изображений легких, головы и позвоночника. Надо отметить, что сервис диагностики заболеваний органов грудной полости по рентгеновским изображениям в пилотном режиме уже используется в медицинских организациях Москвы и Татарстана.
Свежие комментарии