Радиомика в диагностике опухолей: анализ МРТ и КТ с помощью алгоритмов
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала описывает радиомику как способ извлекать из МРТ- и КТ-изображений признаки, связанные с характеристиками тканей, и использовать их для прогноза фенотипа опухоли, восприимчивости к лечению и вероятности побочных эффектов. Для создания модели собирают подходящие медицинские изображения, размечают нужные области, рассчитывают признаки и обучают алгоритм машинного обучения.
В примере скрининга рака лёгкого на низкодозных КТ алгоритм сначала обнаруживает узлы, затем нейронная сеть оценивает вероятность их злокачественности. Автор приводит исследование более 300 случаев немелкоклеточного рака лёгкого: классификатор определял один из четырёх вариантов опухоли, его чувствительность составила 87%, а специфичность — 89%. По оценке автора, результаты пока уступают гистопатологическому исследованию; радиомика может дополнять работу врачей-радиологов, а не заменять её.
Главное
- Радиомика позволяет анализировать признаки МРТ- и КТ-изображений, связанные с характеристиками тканей.
- Для обучения радиомической модели изображения собирают, размечают, рассчитывают признаки и передают данные алгоритму машинного обучения.
- При анализе низкодозных КТ нейросеть оценивает вероятность злокачественности найденных узлов.
- В исследовании более 300 случаев немелкоклеточного рака лёгкого чувствительность классификатора составила 87%, специфичность — 89%.
- Автор отмечает, что результаты радиомического метода пока ниже, чем у гистопатологического исследования.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация