Согласно исследованию, представленному сегодня на ежегодном собрании Радиологического общества Северной Америки (RSNA), исследователи используют искусственный интеллект для снижения дозы контрастного вещества, которое может остаться в организме после МРТ.
Гадолиний – тяжелый металл, используемый в контрастном материале, улучшающем изображения на МРТ. Недавние исследования показали, что следовые количества металла остаются в организме людей, прошедших обследование с определенными типами гадолиния. Эффекты этого отложения неизвестны, но радиологи активно работают над оптимизацией безопасности пациентов, сохраняя при этом важную информацию, которую предоставляют МРТ с усилением гадолиния.
"Есть конкретные доказательства того, что гадолиний откладывается в мозгу и теле," сказал ведущий автор исследования Enhao Gong, Ph.D., исследователь Стэнфордского университета в Стэнфорде, Калифорния. "Хотя последствия этого неясны, необходимо снизить потенциальные риски для пациентов при максимальном увеличении клинической ценности МРТ-исследований."
Доктор. Гонг и его коллеги из Стэнфорда изучают глубокое обучение как способ достижения этой цели. Глубокое обучение – это сложная техника искусственного интеллекта, которая учит компьютеры на примерах. Благодаря использованию моделей, называемых сверточными нейронными сетями, компьютер может не только распознавать изображения, но и находить тонкие различия между данными изображения, которые человек-наблюдатель может быть не в состоянии различить.
Для обучения алгоритма глубокого обучения исследователи использовали МРТ-изображения 200 пациентов, которые прошли МРТ-исследования с контрастным усилением по разным показаниям. Они собрали три набора изображений для каждого пациента: сканирование перед введением контрастного вещества и называемое сканированием с нулевой дозой; сканирование с низкой дозой, полученное после введения 10% стандартной дозы гадолиния; и сканирование полной дозы, полученное после введения 100% дозы.
Алгоритм научился аппроксимировать сканирование с полной дозой по изображениям с нулевой и низкой дозой. Затем нейрорадиологи оценили изображения на предмет повышения контрастности и общего качества.
Результаты показали, что качество изображения существенно не различается между МР-изображениями с низкой дозой облучения и улучшенными алгоритмами и МР-изображениями с полной дозой облучения и усилением контраста. Первоначальные результаты также продемонстрировали потенциал для создания эквивалента полной дозы МР-изображений с усиленным контрастом без использования какого-либо контрастного вещества.
Эти данные свидетельствуют о том, что этот метод может значительно снизить дозу гадолиния без ущерба для диагностического качества, по словам доктора. Гонг.
"Изображения с низкими дозами гадолиния дают значительную неиспользованную клинически полезную информацию, которая теперь доступна с помощью глубокого обучения и искусственного интеллекта," он сказал.
Теперь, когда исследователи показали, что метод технически возможен, они хотят изучить его дальше в клинических условиях, где доктор. Гонг считает, что в конечном итоге найдет дом.
Будущие исследования будут включать оценку алгоритма на более широком спектре МРТ-сканеров и с различными типами контрастных веществ.
"Мы не пытаемся заменить существующие технологии обработки изображений," Доктор. Гонг сказал. "Мы пытаемся улучшить его и повысить ценность существующей информации, заботясь о безопасности наших пациентов."