Сотрудники Northwestern Medicine разработали новый AI-инструмент iSeg, способный автоматически выделять опухоли лёгких на 3D-сканах с учётом их движения при дыхании. Это первый в мире алгоритм глубокого обучения, отслеживающий опухоли в реальном времени.
В своей основе iSeg — это новая система глубокого обучения, которая автоматически сегментирует (выделяет) опухоли лёгких на трёхмерных КТ-сканах с учётом движения органов при дыхании. В отличие от прежних моделей, работавших со статичным изображением, iSeg анализирует 4D-данные и строит контуры опухоли в каждый момент дыхательного цикла, что критически важно для точности радиотерапии новообразований грудной клетки.
В обучении системы участвовали более 700 пациентов с раком лёгких из девяти клиник, на их КТ-срезах онкологи вручную обводили границы опухоли. Благодаря своей архитектуре, iSeg учитывает не только форму, но и смещение опухоли при вдохе-выдохе.
При этом iSeg часто отмечает участки опухоли, которые не сегментировали врачи, и эти зоны коррелируют с худшими исходами при необлучении. Учёт движения при дыхании позволяет лучше адаптировать дозу и форму пучка радиации к реальной кинетике опухоли, повышая эффективность лечения и снижая побочные эффекты.
Таким образом, iSeg представляет собой важный шаг вперёд в области онкологической визуализации и радиотерапии, предлагая динамический, адаптивный подход к сегментации опухолей лёгких. В настоящее время проводится тестирование iSeg «вживую» параллельно с работой радиологов, чтобы сравнить производительность в реальном времени и собрать обратную связь от пользователей.
Планируется расширить возможности iSeg на другие виды опухолей (печень, мозг, предстательная железа) и на дополнительные методы визуализации (МРТ, ПЭТ). Ожидается, что клиническая внедряемость может наступить в течение 1-2 лет.
Источник: Inside Precision Medicine
Специально для Агентства Особых Новостей (on24.media)
Иллюстрации автора
