Сегментация опухолей почек: ИИ улучшает обнаружение и планирование лечения
Рост заболеваемости почечноклеточным раком в западном населении в сочетании с достижениями в области радиологической визуализации привел к увеличению обнаружения опухолей почек, особенно небольших почечных масс (SRM). Хотя это улучшенное обнаружение дает потенциал для раннего вмешательства, оно также вызывает опасения по поводу гипердиагностики и избыточного лечения. Точная сегментация почечных опухолей имеет решающее значение для лучшей диагностики, планирования лечения и принятия хирургических решений. Последние разработки в области автоматической сегментации почечных опухолей с использованием нейронных сетей предлагают многообещающие решения этих проблем, обеспечивая более точную и эффективную помощь.
Проблема обнаружения небольших опухолей почек
Широкое использование поперечной радиационной визуализации значительно улучшило обнаружение опухолей почек. Однако небольшие опухоли, особенно менее 4 см в диаметре (стадия T1a), представляют собой диагностическую проблему. Эти опухоли часто трудно охарактеризовать радиологически из-за их тонких особенностей визуализации. В результате пациенты в регионах с высокой скоростью сканирования сталкиваются с повышенным риском ненужной частичной или полной нефрэктомии или абляции почки, что может указывать на гипердиагностику и последующее избыточное лечение. Поэтому необходимы более точные методы выявления и оценки этих небольших опухолей почек, чтобы гарантировать, что лечение проводится только тем, которые требуют вмешательства.
\
Роль сегментации опухоли почки в планировании лечения
Сегментация почечной опухоли является важным шагом в оценке размера и расположения опухолей, что напрямую влияет на планирование лечения. Точная сегментация помогает в волюметрии и хирургическом планировании, включая определение сложности почечных опухолей, как показано в таких инструментах, как оценка нефрэктомии RENAL. Эта оценка помогает хирургам выбрать наиболее подходящий хирургический подход и последующий уход. Более того, точная сегментация опухоли необходима для планирования минимально инвазивных процедур, таких как термическая абляция, где точное размещение абляционных зондов и краев имеет решающее значение. Таким образом, повышение точности сегментации напрямую способствует улучшению результатов лечения пациентов.
Достижения в области автоматической сегментации опухолей почек
Ручная сегментация почечных опухолей, хотя и хорошо зарекомендовала себя, является трудоемкой и подвержена вариабельности среди рентгенологов. Исследователи разработали алгоритмы автоматической сегментации почечных опухолей с использованием нейронных сетей для преодоления этих ограничений. Эти алгоритмы, такие как модель ансамблевой нейронной сети (ENN), показали большие перспективы в автоматизации и улучшении процесса сегментации. В недавнем исследовании модели ENN были обучены на большом наборе данных контрастно-усиленных КТ-изображений пациентов с опухолями почек. Результаты показали, что ENN может точно сегментировать почечные опухоли с высокой степенью уверенности, о чем свидетельствует медианная оценка DICE 0,84. Эта производительность была одинаковой для разных наборов данных, что подчеркивает надежность модели и потенциал для широкого клинического применения.
Заключение
Интеграция усовершенствованных нейронных сетей в сегментацию почечных опухолей представляет собой значительный шаг вперед в обнаружении и лечении почечных опухолей. Автоматизируя процесс сегментации, эти модели снижают нагрузку на рентгенологов и повышают точность и согласованность оценок опухолей. Более того, способность этих моделей обеспечивать визуальную обратную связь и показатели уверенности повышает их клиническую полезность, помогая в хирургическом планировании и снижая риски, связанные с гипердиагностикой и чрезмерным лечением. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, они обладают потенциалом для улучшения результатов лечения пациентов и оптимизации лечения почечных опухолей. Необходимы дальнейшие исследования для уточнения этих моделей и оценки их воздействия в клинических условиях. Тем не менее, будущее лечения почечных опухолей выглядит все более многообещающим с помощью искусственного интеллекта.
Источник и изображение: European Radiology
