Главная » Высшая школа, наука » В ЛЭТИ научились оперативно определять морфологическую форму врожденной патологии поджелудочной железы

В ЛЭТИ научились оперативно определять морфологическую форму врожденной патологии поджелудочной железы

Специалисты вуза используют при этом искусственный интеллект.

Новая версия программы, которую разработали в ЛЭТИ, позволяет врачу быстро и точно определять морфологическую форму гиперинсулинизма по КТ-снимкам.

Одним из наиболее опасных заболеваний особенно для детей раннего возраста является врожденный гиперинсулинизм (ВГИ). Он передается по наследству и характеризуется чрезмерным автономным выделением инсулина гиперплазированными бета-клетками поджелудочной железы с развитием жизнеугрожающий гипогликемических состояний. Болезнь оказывает негативное действие на центральную нервную систему и когнитивное развитие головного мозга. Медики выделяют три основные формы ВГИ: диффузную, при которой гиперплазированные бета-клетки поджелудочной железы, вырабатывающие инсулин, распределены равномерно во всех отделах органа; фокальную, если очаг гиперплазии бета-клеток ограничен небольшим участком поджелудочной железы; и атипичную форму, которая является самым сложным случаем, так как сочетает в себе черты диффузной и фокальной форм.

Сегодня ВГИ определяется по тесту крови, а для выявления степени тяжести заболевания используется позитронная эмиссионная томография (ПЭТ): пациенту внутривенно вводят безопасный радиофармацевтический препарат, который избирательно накапливается в бета-клетках поджелудочной железы, вырабатывающих инсулин. На ПЭТ изображениях отражено пространственное распределение радиофармацевтического препарата в ткани поджелудочной железы, которое зависит от плотности бета-клеток в различных отделах органа.

Однако интерпретация таких снимков для каждого конкретного пациента требует от врача высокой степени концентрации и временных затрат (несколько часов). Для того, чтобы ускорить этот процесс ученые ЛЭТИ разработали программное обеспечение, которое помогает врачам по ПЭТ изображениям оперативно и точно выявить плотность бета-клеток в различных отделах поджелудочной железы и определить форму заболевания – фокальную, диффузную или атипичную. Это решение позволило сократить время анализа снимка до нескольких минут и значительно повысить качество результата интерпретации нарушений для форм, отнесенных к атипичным. Данные формы представляют наиболее трудную диагностическую задачу в принятии врачебного решения о выборе тактики лечения.

«В современной практике медики выделяют три формы гиперинсулинизма в зависимости от течения болезни: фокальную, диффузную и атипичную. Мы обучили определять эту форму в новой версии нашей программы. Это позволит врачу быстрее поставить верный диагноз, от которого зависит выбор тактики лечения», - отметила магистрант кафедры радиотехнических систем (РС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксения Санарова.

Первый вариант приложения при помощи алгоритмов искусственного интеллекта обрабатывал цифровое изображение снимков поджелудочной железы и позволял по цвету выявлять очаги и концентрацию инсулина. В новой версии у программы появилась функция определения формы ВГИ. Это стало возможно благодаря тому, что ученые нашли связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках. Причем программа может надежно фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые могут быть невидимы для глаза врача. Всего в исследовании использовалось 50 снимков детей с врожденным гиперинсулинизмом.

«Мы выделили три диапазона показателей по яркости и тону, каждый из которых соответствует конкретному типу заболевания. Пока наша программа определяет форму гиперинсулинизма в случае, если оба показателя соответствуют одной и той же форме заболевания. Точность определения степени составляет 86%», - пояснил профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Александр Сергеевич Красичков.

База данных материалов в обезличенном виде была предоставлена и размечена группой медиков из Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова под руководством заведующей кафедрой ядерной медицины и радиационных технологий с клиникой, профессора РАН Дарьи Викторовны Рыжковой, заведующей кафедрой детских болезней с клиникой профессора Ирины Леоровны Никитиной и практикующего врача эндокринолога Лейлы Рамазановны Саракаевой.

«Позитронная эмиссионная томография с 18F-дигидроксифенилаланином – это безальтернативный метод неинвазивной диагностики морфологической формы врожденного гиперинсулинизма. Внедрение в клиническую практику программного модуля для анализа томографических изображений на основе искусственного интеллекта позволит в кратчайшие сроки и с высокой точностью провести дифференциальную диагностику морфологической формы заболевания, что необходимо для принятия решения в отношении стратегии лечения пациента», - рассказала заведующая кафедрой ядерной медицины и радиационных технологий с клиникой НМИЦ им. В.А. Алмазова, профессор РАН Дарья Викторовна Рыжкова.

«ВГИ до настоящего времени продолжает оставаться тяжелой для диагностики и лечения врожденной патологией. Несвоевременность и некорректность оказания помощи ведут к тяжелой интеллектуально-соматической инвалидизации и сокращению продолжительности жизни. Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова Минздрава России является единственным лечебным учреждением, в котором оказывается помощь экспертного уровня детям с ВГИ в РФ и странах СНГ. Внедрение в клиническую практику программного модуля на основе искусственного интеллекта позволило значительно оптимизировать диагностику данной сложной патологии, а в отношении атипичных форм разработать принципиально новый подход к планированию терапевтической тактики», – комментирует заведующая кафедрой детских болезней с клиникой НМИЦ им. В.А. Алмазова, профессор Ирина Леоровна Никитина.

Исследование было признано лучшей работой на конкурсе докладов молодых ученых и аспирантов в рамках Всероссийского конгресса «Ядерная медицина – 2022».