Исследователи Duke University Medical Center разработали систему компьютерного обнаружения (CAD) на основе глубокого обучения для выявления метастазов в головном мозге, которые трудно обнаружить на МРТ-изображениях. Алгоритм продемонстрировал превосходную чувствительность и специфичность, превзойдя другие разрабатываемые CAD-системы. Инструмент демонстрирует потенциал для более раннего выявления возникающих метастазов в головной мозг, что позволяет нацеливать их с помощью стереотаксической радиохирургии (SRS) при их первом появлении и, для некоторых пациентов, сокращая количество необходимых процедур.
SRS, в котором используются точно сфокусированные фотонные лучи для доставки высокой дозы радиации к мишеням в головном мозге за один сеанс лучевой терапии, становится стандартным методом лечения пациентов с ограниченным числом метастазов в головной мозг. Однако для нацеливания на метастазы их необходимо сначала идентифицировать на МРТ-изображении. К сожалению, примерно в 10% случаев это не так, 30% для тех, кто имеет размер менее 3 мм, даже при осмотре экспертами-нейрорадиологами.
Когда эти необнаруженные метастазы в головной мозг, которые исследователи называют ретроспективно идентифицированными метастазами (RIM), выявляются при последующих МРТ-сканировании, обычно требуется второе лечение SRS. Такое лечение является дорогостоящим и может быть неудобным и инвазивным, иногда требуя иммобилизации головы с помощью каркаса, прикрепленного к черепу штифтами.
На недавнем ежегодном собрании ASTRO, Девон Годфри объяснил, что исследователи разработали систему CAD на основе сверточной нейронной сети (CNN) специально для улучшения обнаружения и сегментации труднообнаруженных RIM и очень маленьких проспективно идентифицированных метастазов (PIM). Годфри и его коллеги описывают тестирование и проверку этой системы в Международный журнал радиационной онкологии Биология Физика.
Команда обучила инструмент CAD на данных МРТ (последовательность градиентного эха с контрастным усилением) от 135 пациентов с 563 метастазами в головной мозг. Изображения были получены с использованием МРТ-сканеров 1.5 Тл и 3.0 Тл от разных поставщиков в нескольких отделениях Duke Health. Всего набор данных включал 491 ПИМ со средним диаметром 6.7 мм и 72 РИМ от 32 пациентов со средним диаметром 2.7 мм.
Чтобы идентифицировать RIM, исследователи просмотрели исходные МРТ-изображения каждого пациента, чтобы найти признаки усиления контраста в точном месте, где позже были обнаружены метастазы. После обзора они классифицировали каждый RIM как соответствующий диагностическим критериям на основе изображений (+DC) или как имеющий недостаточную визуальную информацию (-DC), чтобы идентифицировать его как метастаз.
Исследователи рандомизировали набор данных RIM и PIM в пять групп, используя четыре из них для разработки моделей и алгоритмов и одну в качестве тестовой группы. «Включение как +DC, так и -DC RIM привело к максимальной чувствительности для каждой категории и размера метастазов в головной мозг, а также к самой низкой частоте ложноположительных результатов и самой высокой положительной прогностической ценности», — сообщают они. «Это показывает явное преимущество включения перегруженной выборки небольших сложных метастазов в головной мозг в данные обучения САПР».
Для PIM и +DC RIM, которые имеют четкие характеристики метастазов на МРТ, модель достигла общей чувствительности 93%, варьируясь от 100% для поражений диаметром более 6 мм до 79% для поражений менее 3 мм. Частота ложноположительных результатов также была впечатляюще низкой, в среднем 2.7 на человека, по сравнению с 35-XNUMX в других системах CAD с сопоставимой чувствительностью обнаружения для небольших поражений.
Система CAD также смогла обнаружить некоторые RIM-DC как в наборах для разработки, так и в тестовых наборах. Выявление метастазов в головной мозг на этой самой ранней стадии было бы большим клиническим преимуществом, поскольку такие поражения можно было бы затем более тщательно контролировать с помощью изображений, что при необходимости подсказывало бы лечение.
Команда Duke сейчас работает над повышением точности инструмента САПР, используя несколько последовательностей МРТ. Годфри объясняет, что исследования МРТ головного мозга почти всегда включают несколько последовательностей МРТ, которые дают уникальную информацию о каждом вокселе в мозге. «Мы считаем, что включение дополнительной информации, доступной из этих других последовательностей, должно повысить ее точность», — говорит он.
Годфри отмечает, что всего через несколько недель исследователи приступят к моделированию предполагаемого клинического использования существующей CAD-системы, чтобы выяснить, как этот инструмент влияет на принятие клинических решений как рентгенологами, так и радиологами-онкологами.
Глубокое обучение помогает радиологам обнаруживать рак легких на рентгенограммах грудной клетки
«Несколько опытных нейрорадиологов и онкологов-нейрорадиологов, которые проводят SRS, будут представлены МРТ головного мозга. Их попросят найти любое поражение, которое может быть метастазом в головной мозг, оценить их уровень уверенности в том, что это так, и указать, будут ли они лечить поражение с помощью SRS, основываясь на его внешнем виде на изображениях», — говорит он. Мир физики. «Затем мы представим им прогнозы CAD и оценим влияние CAD на клинические решения каждого врача».
Если это симуляционное исследование даст многообещающие результаты, Годфри ожидает развертывания инструмента САПР, чтобы помочь выявить сложные метастазы в мозг у новых пациентов, проходящих лечение в клинике радиационной онкологии Дьюка в соответствии с протоколом исследования, возможно, уже в середине 2023 года.
