Ein Computerprogramm diagnostiziert Hirntumor besser als Ärzte, die MRT-Bilder verwenden

MRT-Bilder eines menschlichen Gehirns mit einem Rückfall eines Hirntumors und mit Strahlung (Strahlennekrose). Die Struktur des Tumors ist heterogener (rot) als die Struktur der Strahlennekrose.

Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist eine tomographische Methode zur Untersuchung innerer Organe und Gewebe unter Verwendung des Phänomens der Kernspinresonanz. MRT-Bilder sind für gewöhnliche Menschen aufgrund der großen Anzahl von medizinischen Serien, in denen "Ärzte" solche Bilder mit einem ernsthaften Blick betrachten, alltäglich geworden und stellen sofort die richtige Diagnose fest.

In der Tat ist alles viel komplizierter. Selbst der am besten ausgebildete Arzt kann einen Fehler machen. Es ist besonders schwierig, Hirntumor mithilfe von MRT-Scans zu diagnostizieren. Eine Person macht im Allgemeinen oft Fehler, und solche Fehler führen oft zu traurigen Konsequenzen. Was ist, wenn wir Computersysteme in die Arbeit von Ärzten einbeziehen? Schließlich lernten sie, Diagnosen anhand von Krankheitsbeschreibungen und den Ergebnissen von Patientenanalysen zu stellen. Wissenschaftler der Case Western Reserve University beschlossen, die Fähigkeit von Computersystemen zur Diagnose von Krebs mit MRT-Bildern des Gehirns zu testen.

Wie sich herausstellte, nicht umsonst. Das vom Projekt entwickelte Programm macht die Diagnose genauer als der menschliche Arzt. Das System kann beispielsweise feststellen, was eine ungewöhnliche Formation im Gehirn eines Patienten ist, bei dem zuvor Krebs diagnostiziert wurde. Handelt es sich bei dieser Stelle um eine Gruppe toter Zellen, die durch Strahlung abgetötet wurden, oder handelt es sich um Krebs? Der Computer kann nach sorgfältiger Analyse des Bildes all dies bestimmen.

"Eines der dringendsten Probleme für die Medizin ist die Planung einer möglichen Behandlung, wenn bei dem Patienten bereits Krebs diagnostiziert wurde. Jetzt muss festgestellt werden, ob die Zellen nach der Bestrahlung ausgestorben sind oder der Tumor nicht verschwunden ist", sagt Pallavi Tiwari. einer der Entwickler dieses Systems. "Bei einer MRT sieht alles ziemlich gleich aus."

Die Behandlung von Strahlennekrose und Krebs ist jedoch radikal anders. Dies ist das Problem - wenn Sie einen Fehler machen, erhält der Patient nicht die Behandlung, die er benötigt, und die Situation kann sich erheblich verschlechtern. Sie können Nekrose von einem Tumor unterscheiden, dies erfordert jedoch eine Biopsie. Und das ist teuer und die Analyse nimmt viel Zeit in Anspruch. Außerdem ist eine Biopsie eine invasive Operation, die sich auch negativ auf die Krankheit eines Patienten auswirken kann.

Zur Entwicklung des Programms verwendeten die Forscher Techniken des maschinellen Lernens. Die Wissenschaftler verwendeten MRT-Bilder, nach denen Ärzte zuvor korrekt diagnostizierten, indem sie diese Bilder in das neuronale Netzwerk luden. An dem Projekt beteiligen sich nicht nur Ärzte, sondern auch Ingenieure, Wissenschaftler aus anderen Bereichen und Physiker. Für die Behandlung des Systems verwendeten die Ärzte Bilder von 43 Patienten im Case Medical Center der Universitätskliniken.

Dem Team gelang es, Algorithmen zu entwickeln, mit denen beide Arten von Abweichungen unterschieden und die richtige Diagnose gestellt werden können. „Algorithmen sehen, was Ärzte einfach nicht sehen können. Das Computersystem führt eine große Anzahl von Bildmessungen durch, um das Vorhandensein eines Tumors oder eine Strahlennekrose des Gehirngewebes festzustellen “, sagt ein anderer Teilnehmer des Experiments. Bösartige Tumoren und die Auswirkungen der Strahlennekrose variieren immer noch, aber diese Unterschiede sind so gering, dass sie mit bloßem Auge kaum zu erkennen sind.

Und wenn Ärzte versuchen, Heterogenitäten in der Struktur der untersuchten Gewebe zu finden, dann tut der Computer dies nicht nur.. Er studiert die Bilder so gründlich wie möglich und analysiert sie nach Pixeln. Die Struktur des Tumors in den Bildern sieht einheitlicher aus, obwohl die Unterschiede zu den Folgen der Strahlennekrose, wie oben erwähnt, minimal sind.

Um die Effizienz der neuen Methode zu testen, entschieden sich die Projektautoren für die Verwendung von MRT-Bildern von Patienten, bei denen die Diagnose richtig gestellt wurde. Bilder versuchten, menschliche Ärzte und ein Computersystem zu identifizieren. Insgesamt wurden 15 Bilder ausgewählt. Einer der Ärzte stellte die korrekte Diagnose auf den Bildern von 7 Patienten. Der andere ist acht. Ein Computerprogramm diagnostizierte 12 von 15 Fällen anhand derselben Bilder korrekt.

Die Entwickler des Systems sagen, dass es bei seiner Erstellung als zusätzliches Diagnosewerkzeug konzipiert wurde. Es kann in Verbindung mit anderen diagnostischen Methoden verwendet werden, die die Genauigkeit der Diagnose bei Patienten mit bösartigen Hirntumoren und bei Patienten mit Strahlennekrose des Gehirngewebes radikal verbessern.

Jetzt existiert die Entwicklung als Prototyp. Wissenschaftler verfeinern und ergänzen es ständig, in der Hoffnung, es noch genauer zu machen. Zu diesem Zweck laden Wissenschaftler eine große Anzahl von MRT-Bildern mit einer zuvor bestätigten Diagnose einer Reihe von Patienten aus verschiedenen Krankenhäusern in das System hoch. Nach der Verfeinerung der Technik kann sie nach Angaben der Entwickler als zusätzliche Diagnosemethode in einer klinischen Umgebung verwendet werden.

Source: https://habr.com/ru/post/de397505/