Примеры МРТ-изображений пациентов с опухолью головного мозга у детей. В этом первом столбце показаны T1-взвешенные изображения после инъекции контрастного вещества гадолиния. Во втором столбце показаны изображения, взвешенные по T2, а в последнем столбце показаны карты кажущихся коэффициентов диффузии, рассчитанные на основе изображений, взвешенных по диффузии. (a – c) получены от пациента с пилоцитарной астроцитомой, (d – f) получены от пациента с эпендимомой и (g – i) получены от пациента с медуллобластомой.
Диффузионно-взвешенная визуализация и машинное обучение могут успешно классифицировать диагноз и характеристики распространенных типов детских опухолей головного мозга, как показало многоцентровое исследование в Великобритании, в том числе WMG в Университете Уорика. Это означает, что опухоль можно охарактеризовать и лечить более эффективно.
Самая большая причина смерти от рака у детей – опухоли головного мозга в определенной части мозга, называемой задней черепной ямкой. Однако в этой области существует три основных типа опухолей головного мозга, и способность быстро и эффективно охарактеризовать их может быть сложной задачей.
В настоящее время используется качественная оценка МРТ рентгенологами; однако перекрывающиеся радиологические характеристики могут затруднить определение типа опухоли без подтверждения биопсии. В газете, "Классификация опухолей головного мозга у детей с помощью диффузно-взвешенной визуализации и машинного обучения," опубликовано в журнале Scientific Reports, возглавляемом Бирмингемским университетом, в том числе исследователями из WMG, Уорикского университета. Исследование показало, что диагностическую классификацию опухолей можно улучшить, используя неинвазивную диффузионно-взвешенную визуализацию в сочетании с машинным обучением (ИИ).
Визуализация с диффузионно-взвешенной визуализацией включает использование определенных расширенных последовательностей МРТ, а также программного обеспечения, которое генерирует изображения из полученных данных, которые используют диффузию молекул воды для создания контраста в МР-изображении. Затем можно извлечь карту кажущегося коэффициента диффузии (ADC), проанализированные значения которой можно использовать, чтобы рассказать вам больше об опухоли.
В исследовании участвовали 117 пациентов из пяти центров первичного лечения по всей Великобритании, которые были сканированы из двенадцати разных больниц на восемнадцати разных сканерах, изображения с них были затем проанализированы, а область интересов была определена как опытным радиологом, так и опытным ученым. детская нейровизуализация. Значения из анализа карт кажущегося коэффициента диффузии из областей этих изображений были переданы в алгоритмы искусственного интеллекта для успешного неинвазивного определения трех наиболее распространенных типов опухолей задней черепной ямки у детей.
Профессор Тео Арванитис, директор Института цифрового здравоохранения WMG Университета Уорика и один из авторов исследования объясняет:
"Использование искусственного интеллекта и расширенных характеристик магнитно-резонансной томографии, таких как значения кажущегося коэффициента диффузии (ADC) из изображений, взвешенных по диффузионному взвешиванию, потенциально может помочь неинвазивным способом различать три основных типа детских опухолей в задней черепной ямке: область головного мозга, где такие опухоли чаще всего встречаются у детей.
"Если эту передовую технику визуализации в сочетании с технологией искусственного интеллекта можно регулярно использовать в больницах, это означает, что опухоли головного мозга у детей можно охарактеризовать и классифицировать более эффективно, и, в свою очередь, означает, что лечение может проводиться быстрее с благоприятными исходами для страдающих детей. от болезни."
Профессор Эндрю Пит, профессор клинической детской онкологии в Университете Бирмингема и Бирмингемской детской больнице, добавляет: "Когда ребенок поступает в больницу с симптомами, которые могут означать, что у него опухоль головного мозга, первоначальное сканирование – такое трудное время для семьи, и, естественно, они хотят получить ответы как можно скорее. Здесь мы объединили доступные сканы с искусственным интеллектом, чтобы обеспечить высокий уровень диагностической точности, который может дать некоторые ответы. Предыдущие исследования с использованием этих методов в основном ограничивались отдельными экспертными центрами. Демонстрация того, что они могут работать в таком большом количестве больниц, открывает двери для многих детей, получающих выгоду от быстрой неинвазивной диагностики опухоли головного мозга. Это очень захватывающие времена, и сейчас мы прилагаем все усилия, чтобы сделать эти методы искусственного интеллекта широко доступными."