Разработанный совместно исследователями группы радиомики Института онкологии Валь д’Эброн (VHIO) и нейрорадиологического отделения университетской больницы Беллвитж, «Диагностика в областях контраста с усилением чувствительности для нейронкологии» (DISCERN) представляет собой инструмент глубокого обучения с открытым доступом, основанный на обучении. закономерностей с использованием моделей искусственного интеллекта по данным стандартной магнитно-резонансной томографии (МРТ).
Опубликованные в журнале Cell Reports Medicine результаты исследования под руководством VHIO демонстрируют осуществимость и точность DISCERN как средства точной диагностики опухолей головного мозга с помощью перфузионной МРТ, превосходящей традиционные методы.
Дифференциальная диагностика опухолей головного мозга
Мультиформная глиобластома, метастазы в мозг солидных опухолей и первичная лимфома центральной нервной системы составляют до 70% всех злокачественных опухолей головного мозга. Учитывая, что каждое из этих злокачественных новообразований требует отдельного терапевтического подхода, дифференциальная диагностика между этими различными злокачественными новообразованиями представляет собой неудовлетворенную клиническую потребность.
«Неинвазивная дифференциальная диагностика опухолей головного мозга в настоящее время основана на оценке магнитно-резонансной томографии до и после введения контрастного вещества. Однако для окончательного диагноза часто требуются нейрохирургические вмешательства, которые ставят под угрозу качество жизни пациентов», — сказала Ракель Перес-Лопес. , руководитель группы радиомики VHIO и автор настоящего исследования.
«Эта работа является результатом более чем пятилетних исследований, направленных на идентификацию инновационных биомаркеров магнитно-резонансной перфузии, позволяющих проводить дифференциальную диагностику опухолей головного мозга. Настоящее исследование объединяет идеи, полученные в других предыдущих исследовательских проектах по искусственному интеллекту , в результате чего разработку программного обеспечения, которое автоматизирует дооперационную диагностическую классификацию с очень высокой точностью, одновременно облегчая ее клиническое применение благодаря удобному интерфейсу для врачей», — добавил Альберт Понс-Эскода, клинический нейрорадиолог и исследователь отделения нейрорадиологии университетской больницы Беллвитдж. и соавтор этого исследования.
Этот новый инструмент глубокого обучения использует всю пространственную и временную информацию обычной МРТ для выявления поведенческих моделей при визуализации, специфичных для каждой опухоли.
«Глубокое обучение обучает машину характеристикам каждой опухоли, обнаруженной с помощью магнитно-резонансной томографии у уже диагностированных пациентов. Например, если мы покажем машине тысячи изображений собак и кошек, она узнает отличительные и определяющие характеристики обоих видов, и когда он видит новое изображение, он может отличить их», — добавил Алонсо Гарсиа-Руис, доктор философии. Студент группы радиомики VHIO и первый автор этого исследования.
В этом случае единицами обучения являются вокселы, которые представляют собой минимальное измерение объема для изучения изображений МРТ и эквивалентны пикселям, но представляют собой трехмерные элементы отображения. Исследователи обучили DISCERN изучать характеристики этих трех наиболее распространенных злокачественных опухолей головного мозга на 50 000 вокселах 40 диагностированных пациентов.
«Результаты настоящего исследования подтверждают этот инструмент глубокого обучения более чем в 500 дополнительных случаях и демонстрируют точность классификации этих опухолей на 78%, превосходя традиционные методы», — заметил Перес-Лопес.
«DISCERN — это компьютеризированный инструмент диагностической поддержки, который облегчает классификацию опухолей головного мозга и помогает многопрофильным командам принимать медицинские решения относительно необходимости и типа хирургического вмешательства, необходимого для подтверждения диагноза», — сказал Карлес Майос, клинический нейрорадиолог и исследователь нейрорадиологии в Университетской больницы Беллвитдж и соавтор этого исследования.
Чтобы повысить воспроизводимость исследования и ускорить его внедрение в клинические исследования , предлагаемый метод, разработанный группой радиомики VHIO в тесном сотрудничестве с исследователями отделения нейрорадиологии HUB, был реализован в удобном для пользователя приложении DISCERN с открытым доступом. В демонстрационных целях доступ к приложению DISCERN можно получить здесь .
Это исследование было проведено в сотрудничестве с коллегами из отделения нейрорадиологии Института биомедицинских исследований Беллвитге — IDIBELL и ClÃnic Hospital (Барселона, Испания), HT Medica (Андалусия, Испания), а также отделов радиационной медицины, прикладных наук и биоинженерии Калифорнийский университет (Сан-Диего, США).
