Компьютерные программы победили людей в опасности!, шахматы и го. Теперь программа, разработанная в Университете Кейс Вестерн Резерв, превзошла врачей в более серьезном вопросе.
Программа была почти в два раза точнее, чем два нейрорадиолога, в определении того, были ли аномальные ткани, видимые на магнитно-резонансных изображениях (МРТ), мертвыми клетками мозга, вызванными радиацией, называемыми радиационным некрозом, или если рак мозга вернулся.
Прямое сравнение является частью технико-экономического обоснования, опубликованного сегодня в Американском журнале нейрорадиологии.
"Одна из самых больших проблем при оценке лечения опухоли головного мозга – это различение смешанных эффектов радиации и рецидива рака," сказал Паллави Тивари, доцент кафедры биомедицинской инженерии в Case Western Reserve и руководитель исследования. "На МРТ они очень похожи."
Но методы лечения радиационного некроза и рецидива рака сильно различаются. По словам исследователей, быстрая идентификация может помочь ускорить прогноз, терапию и улучшить результаты лечения пациентов.
По словам Тивари, после дальнейшего подтверждения ее точности радиологи, используя свой опыт и программу, могут исключить ненужные и дорогостоящие биопсии. Биопсия головного мозга в настоящее время является единственным окончательным тестом, но она очень инвазивна и рискованна, вызывая значительную заболеваемость и смертность.
Для разработки программы исследователи использовали алгоритмы машинного обучения в сочетании с радиомикой, термином, используемым для функций, извлеченных из изображений с помощью компьютерных алгоритмов. Инженеры, ученые и врачи обучили компьютер определять радиомные особенности, которые различают рак мозга и радиационный некроз, с помощью стандартных контрольных МРТ-сканирований 43 пациентов. Все изображения были получены из Медицинского центра университетских больниц.
Затем команда разработала алгоритмы, чтобы найти наиболее отличительные радиомные особенности, в данном случае текстуры, которые нельзя увидеть, просто взглянув на изображения.
"То, что алгоритмы видят, чего не видят радиологи, – это тонкие различия в количественных измерениях неоднородности опухоли и нарушения микроархитектуры на МРТ, которые выше для рецидива опухоли," сказал Тивари, который был назначен на кафедру биомедицинской инженерии Медицинской школой Case Western Reserve.
В частности, в то время как врачи используют интенсивность пикселей на снимках МРТ в качестве ориентира, компьютер смотрит на края каждого пикселя, объяснил Анант Мадабхуши, Ф. Алекс Нейсон, профессор биомедицинской инженерии II в Case Western Reserve, соавтор исследования.
"Если все края указывают в одном направлении, архитектура сохраняется," сказал Мадабхуши, который также руководит Центром компьютерной визуализации и персонализированной диагностики в CWRU. "Если они указывают в разных направлениях, архитектура нарушается – энтропия, беспорядок и неоднородность выше. "
В прямом сравнении два врача и компьютерная программа проанализировали снимки МРТ 15 пациентов из Юго-Западного медицинского центра Техасского университета. Один нейрорадиолог правильно поставил диагноз семи пациентам, а второй врач правильно поставил диагноз восьми пациентам. Компьютерная программа была правильной на 12 из 15.
Тивари и Мадабхуши не ожидают, что компьютерная программа будет использоваться одна, но в качестве поддержки принятия решений, чтобы помочь нейрорадиологам повысить их уверенность в идентификации подозрительного поражения как лучевого некроза или рецидива рака.
Затем исследователи стремятся проверить точность алгоритмов, используя гораздо большую коллекцию изображений с разных сайтов.