Сотрудники МГУ с коллегами из Московского политеха и компании «Гаммамед-Софт» разработали уникальный алгоритм с применением искусственного интеллекта для автоматического выявления стенозированных (суженных) участков артерий головного мозга.
Результаты исследования были представлены на Международной конференции «Язык, сознание, коммуникация: методология и гуманитарные практики (вызовы современности)», которая прошла в рамках «Недели медицинского образования – 2024».
Компьютерная томографическая ангиорграфия (КТА) позволяет получить подробное изображение кровеносных сосудов и оценить характер кровотока. Основной объём крови поступает к головному мозгу по сонным артериям, именно поэтому их сужение в разы повышает риск развития инсульта. Новая методика позволяет автоматически реконструировать сосудистое дерево пациента и рассчитывать морфологические параметры для точной детекции областей патологического сужения сосудов. Основной целью исследования является создание эффективного инструмента для автоматической идентификации стенозов церебральных артерий на трёхмерных КТА-изображениях.
Оценка сосудов выполняется на основе данных компьютерной томографической ангиографии (КТА). Тестирование алгоритма на выборке из 118 КТА-серий показало высокую точность детекции стенозов — 83,1%. Также учёные сделали трехмерную визуализацию реконструированного сосудистого дерева с указанием локализации выявленных патологических сужений. Внедрение алгоритма в клиническую практику позволит значительно ускорить и упростить процесс диагностики стенозов интракраниальных артерий.
«Коллектив разработал оригинальную цепочку методов анализа, чтобы получить максимально точные данные при минимальном участии врача. Прикладное значение разработки состоит в повышении точности диагностики церебральных стенозов, объективизации их количественной оценки и оптимизации процесса оказания помощи пациентам с данной патологией», — рассказал доцент Московского политеха Владислав Верещагин.
Текст: МГУ
