Используя изображения внутрисосудистой оптической когерентной томографии, новый метод упростил выявление эрозии бляшки.
Исследователи создали совершенно новый метод искусственного интеллекта (ИИ), который использует изображения оптической когерентной томографии (ОКТ) для автоматического обнаружения эрозии бляшек в артериях сердца. Мониторинг артериальных бляшек имеет решающее значение, потому что, если они распадаются, они могут препятствовать притоку крови к сердцу, вызывая сердечный приступ или другие опасные проблемы.
«Если холестериновые бляшки, выстилающие артерии, начинают разрушаться, это может привести к внезапному снижению притока крови к сердцу, известному как острый коронарный синдром, который требует неотложного лечения», — сказал руководитель исследовательской группы Чжао Ван из Университета электронных наук и технологий Китая. . «Наш новый метод может помочь улучшить клиническую диагностику эрозии бляшек и использоваться для разработки новых методов лечения пациентов с сердечными заболеваниями».
ОКТ — это метод оптической визуализации с микронным разрешением, который можно использовать в кровеносных сосудах для получения трехмерных изображений коронарных артерий, несущих кровь к сердцу. Хотя внутрисосудистая ОКТ чаще используется врачами для проверки эрозии бляшки, существует значительный уровень изменчивости между исследователями из-за объема полученных данных и сложности визуальной интерпретации изображений.
Чтобы решить эту проблему, Ван сотрудничал с группой инженеров из своего учреждения и медицинскими работниками из 2-й дочерней больницы Харбинского медицинского университета под руководством Бо Ю, чтобы создать автоматизированный объективный метод, использующий ИИ для выявления эрозии зубного налета на основе на ОКТ-изображениях. Они объясняют новый метод в журнале Biomedical Optics Express , издаваемом издательской группой Optica , и демонстрируют, что он достаточно точен, чтобы служить основой для клинической диагностики.
«Наш новый метод на основе искусственного интеллекта может автоматически определять наличие эрозии зубного налета с использованием исходных изображений ОКТ без каких-либо дополнительных входных данных», — сказал Ван. «Возможность объективно и автоматически обнаруживать эрозию зубного налета уменьшит трудоемкую ручную оценку, связанную с диагностикой».
Новый метод состоит из двух основных шагов. Во-первых, модель ИИ, известная как нейронная сеть, использует исходное изображение и две части информации о форме для прогнозирования областей возможной эрозии зубного налета. Затем первоначальный прогноз уточняется с помощью алгоритма постобработки, основанного на клинически интерпретируемых признаках, которые имитируют знания, которые профессиональные врачи используют для постановки диагноза.
В настоящее время исследователи работают над улучшением своей новой техники за счет лучшего включения 3D-информации и включения большего количества немаркированных данных для повышения производительности модели ИИ. В будущем они также планируют использовать более крупный набор данных, включающий глобальную популяцию, для обучения и оценки алгоритма. Они также хотят изучить, как его можно использовать в различных клинических ситуациях, чтобы еще больше продемонстрировать его потенциальную полезность и ценность.