Разработанное программное приложение позволяет оперативно обнаруживать степень и характер повышения уровня инсулина в поджелудочной железе пациента по КТ-изображениям.
В ЛЭТИ научились выявлять патологии поджелудочной железы с помощью искусственного интеллекта / ©Getty images
Одно из опасных заболеваний для детей раннего возраста — это врожденный гиперинсулинизм. Оно передается по наследству и характеризуется чрезмерным выделением инсулина внутри поджелудочной железы, что, в свою очередь, вызывает негативное действие на центральную нервную систему и нарушение когнитивных способностей организма. По статистике, на 30-50 тысяч новорожденных приходится один ребенок с гиперинсулинизмом.
Сегодня врожденный гиперинсулинизм определяется по тесту крови, а для выявления степени тяжести заболевания используется позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ): в поджелудочную железу пациента вводятся специальные безопасные радиофармпрепараты, взаимодействующие с инсулином. При проведении томографии эти вещества «подсвечиваются», причем яркость цвета на снимке позволяет определить распределение и концентрацию инсулина. Однако интерпретация таких снимков для каждого конкретного пациента требует от врача высокой степени концентрации временных затрат (несколько дней).
«Мы разработали программный модуль, который помогает врачам по снимкам томографии оперативно выявить очаги инсулина в поджелудочной железе, определить распределение инсулина. На основании этой информации врач может точно сказать требуется ли сделать операцию, каким образом выстроить эффективное лечение», – рассказывает студентка кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксения Санарова.
Приложение при помощи алгоритмов искусственного интеллекта обрабатывает цифровое изображение снимков поджелудочной железы. Оно рассматривает его как сетку пикселей, каждый из которых содержит данные о местоположении цветовой точки и ее яркости. Программа также позволяет визуально оценить, насколько красный цвет (высокая концентрация инсулина) преобладает над зеленым (нормальное состояние) на каждом участке снимка, благодаря этому возможно выявить не только большие очаги, но и небольшие участки инсулина. Результаты обработки снимков могут быть выведены на экран персонального компьютера или ноутбука.
Всего в исследовании использовалось 86 снимков детей с врожденным гиперинсулинизмом. База данных материалов в обезличенном виде была предоставлена и размечена группой медиков из Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова под руководством профессора РАН Дарьи Рыжковой и профессора по специальности «Педиатрия» Ирины Никитиной.
«Наше приложение полезно в первую очередь при случаях, когда очаг инсулина не сконцентрирован в одном месте, а распространен по всей поверхности железы. В этом случае врачу крайне трудно провести дифференциальную диагностику и спрогнозировать развитие болезни и лечение», — рассказывает профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Александр Красичков.
В дальнейшем ученые планируют увеличить базу данных томографических снимков для повышения точности программы, кроме того, предполагается выявить новые диагностические признаки заболевания. Ученые рассчитывают, что в будущем разработку можно будет внедрить в поликлиниках по всей России.
