نموذج للتعرف على درجة مشاركة الرئة في التصوير المقطعي المحوسب: لقد قمنا بزيادة دقة فرز المرضى بشكل كبير

الفحص بالأشعة المقطعية مع مناطق الزجاج المصنفر



يخضع المرضى المصابون بفيروس كوفيد -19 المؤكد إلى تصوير مقطعي للرئتين. إذا كنت محظوظًا - مرة واحدة ، إن لم يكن - عدة مرات. لأول مرة ، تحتاج إلى تقدير مستوى الضرر كنسبة مئوية. اعتمادًا على الربع من درجة الضرر ، يتم تحديد نظام العلاج الإضافي ، وهما مختلفان بشكل لافت للنظر. في أبريل 2020 ، علمنا أن هناك صعوبتين:

• التصوير المقطعي المحوسب هو صورة ثلاثية الأبعاد ، كل طبقة من هذه الصورة تسمى شريحة. مع 300-800 شريحة رئة على التصوير المقطعي ، يقضي الأطباء من 1 إلى 15 دقيقة في البحث عن مناطق مميزة لتحديد مدى الآفة. الدقيقة الواحدة هي "بالعين" ، و 30 دقيقة هي المتوسط ​​للاختيار اليدوي وحساب مناطق الأنسجة التالفة. في الحالات الصعبة ، يمكن معالجة النتيجة لمدة تصل إلى ساعة.
• دقة تشخيص مستوى الإصابة بفيروس كورونا من قبل الخبراء "بالعين" عالية عند حدود 0-30٪ و 70-100٪. في حدود 30-70 ، الخطأ كبير جدًا ، وقد لاحظنا أن بعض أطباء الأشعة ، كقاعدة عامة ، يبالغون بشكل منهجي في تقدير النسبة المئوية للضرر الذي يصيب العين ، بينما يستخف آخرون.

يتم اختصار المهمة لتحديد الأنسجة التالفة في الرئتين وحساب نسبة حجمها إلى مجموع الرئتين.



في نهاية أبريل ، وبالتعاون مع العيادات ، قمنا بإعداد مجموعة بيانات للدراسات مجهولة المصدر للمرضى الذين لديهم تحليل PCR مؤكد لـ COVID-19 ، وقدمنا ​​لجنة من عشرة خبراء أشعة ممتازين ورسمنا عينة للتدريب مع معلم.



كان هناك إصدار تجريبي في نهاية مايو. في يوليو ، كان هناك نموذج جاهز لأنواع مختلفة من معدات التصوير المقطعي المستخدمة في روسيا. نحن فريق في مختبر الذكاء الاصطناعي في سبيربنك. بشكل عام ، ننشر تطوراتنا في الأدبيات العلمية (MICCAI ، AIME ، BIOSIGNALS) ، وسنتحدث عن هذا حتى في رحلة الذكاء الاصطناعي.

لماذا هو مهم

تلقى اختصاصيو الأشعة بالفعل قوائم انتظار في نهاية أبريل. كان من المهم:

• زيادة معدل النقاط مع فحوصات التصوير المقطعي.
• زيادة دقة البحث ثانياً.
• لتمكين رؤية التغيير بدقة في مستوى الآفة بين صور مريض واحد (ويمكن أن يكون هذا بنسبة اثنين في المائة ، من المهم أن نفهم ما إذا كان قد أصبح أكثر أو أقل).

علاوة على ذلك ، في الموجة الأولى ، أصبح الوضع أسوأ ، لأن أخصائيي الأشعة ذوي الخبرة مرضوا وتركوا العملية. الدقة والسرعة انخفضت.



الذكاء الاصطناعي جيد في تصنيف البيانات الطبية. يؤدي تحديد أولويات المريض بشكل صحيح إلى إنقاذ الأرواح ، لأنه كلما زاد تحديدنا لدرجة الإصابة بدقة ، زادت فرص حصول الشخص المصاب بمرض خطير على الأدوية اللازمة (إذا ساءت الأمور) التهوية الميكانيكية في الوقت المحدد وأن الشخص الذي لم تتأثر رئتاه بشدة لن يحل محله في المستشفى.



يعد تقييم نسبة الضرر من أصعب المهام التي تتطلب موارد مكثفة للشخص في التشخيص ، لأنه من الضروري تقييم حجم كبير من الآفات غير المنتظمة الشكل ، مقسمة إلى عدة أقسام.

المهمة نفسها

عند المدخل - شرائح محورية بسماكة معينة. عادة ، يتم ضبط الإعدادات من 0.5 مم إلى 2.5 مم. يتكون القفص الصدري من 300 إلى 800 صورة ثنائية الأبعاد. يتم إحضارها إلى مراسلات تقريبية مع بعضها البعض ، أي أنها قد تم تحويلها بالفعل بحيث يمكن ، بشكل مشروط ، بناء صور على فيلم شفاف بسماكة معينة ، ويمكن الحصول على نموذج للصندوق. لكن كل شيء كان ، بالطبع ، في شكل رقمي.



يمكن للعارضين إظهار عمليات التصوير المقطعي المحوسب في طبقات أو إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد. النماذج ليست مفيدة للغاية للأطباء ، حيث يصعب فهم توطين بؤر هذا النوع من الآفات منها. غالبًا ما يستخدم المحترفون إعادة البناء متعددة الأسطح - حيث يعرضون ثلاثة إسقاطات متعامدة - أفقية وأمامية وسهمية. ثم يقومون ، بدورهم ، بمسح كل محور على طول الأقسام بحثًا عن المطلوب. هذا يحدث بسرعة في الممارسة. أنت بحاجة إلى إلقاء نظرة على 500 من هذه الصور ثلاث مرات:







يحصل الأطباء المختلفون على نتائج مختلفة من حيث النسبة المئوية للضرر بعد هذه النظرة.



نحن بحاجة إلى قياس حجم الرئة في الصدر وإيجاد جميع التوحيدات هناك ، ثم تقدير حجمها. في العينة الأولى ، أخذنا 60.000 شريحة مقطعية أعيد بناؤها (يقوم الجهاز بالتصوير في محور واحد ، ولكن يمكن الحصول على الإسقاطات الضرورية من خلال التحولات).



لم يقم الأطباء العشرة بالتقييم بالعين ، ولكنهم اختاروا جميع عمليات الدمج يدويًا ، وفحصوا كل قسم بعناية. لقد قمنا بإثراء مجموعة التدريب بشكل طفيف من خلال التعزيز - مزيج من تمارين الإطالة والضغط والدوران والتحولات على العينة الحالية.



تحدد الخوارزمية وجود التوحيد لكل نقطة. يعتمد نموذج الشبكة العصبية المستخدم على بنية U-Net المنشورة في عام 2016... ميزة معمارية U-Net هي أن الشبكة العصبية تحلل الصور الأصلية بمقاييس مختلفة ، وهذا يسمح للطبقات التلافيفية بـ "النظر" إلى مناطق من الصورة ، والتي ينمو حجمها أضعافًا مضاعفة مع زيادة عمق الشبكة العصبية. بمعنى آخر ، كل طية "تبدو" في منطقة صغيرة 3 × 3 بكسل. ثم يتم تقليل المقياس مرتين ، ثم مرتين أخريين: ينظر كل التفاف تالي إلى مساحة 3 × 3 بكسل ، ولكن خلف هذه البكسلات توجد أجزاء من الصورة ، تم تقليلها عدة مرات (6 × 6 ، 12 × 12 ، ...). تحتوي المجموعة النهائية على شبكتين عصبيتين تلافيفيتين أخريين لهما معمارية مماثلة تعتمد على U-Net ، مع جزء "مضغوط" أثقل مما كان عليه في المقالة الأصلية.

حيث تسوء الشبكة ، لكن الأطباء ليسوا على خطأ

في بعض الأحيان يوجد في الصور ما يسمى بالقطع الأثرية ، سواء كانت نتيجة التنفس أو حركة الجسم. في هذه الحالة ، تظهر على الصور مناطق ذات خصائص مشابهة للتغييرات ، لكن هذا ليس علم أمراض. حتى إذا حدد النموذج هذه المناطق ، فإن تأثيرها الكلي على النتيجة هو عدة أعشار من النسبة المئوية ، ويتم اتخاذ القرارات من قبل الشرائح الربعية ، أي أنه يجب تعيين المريض في إحدى الفئات الأربع من حيث درجة الضرر. لذلك ، أهملنا هذا الجزء من المهمة. كان من الأهم بكثير تكوين الشبكة لكل نوع من المعدات المستخدمة في البلد.

تطبيع

تكتب أجهزة التصوير المقطعي ملفات بمعيار DICOM ، لكن تفسير التنسيقات القياسية والتسجيلات يمكن أن يكون مختلفًا تمامًا ، لذلك استغرق الأمر الكثير من الوقت والأعصاب للحفاظ على الملفات التي تكتبها جميع أجهزة التصوير المقطعي المحوسب. نتيجة لذلك ، لدينا أيضًا أداة لتقليل جميع ملفات DICOM إلى معيار واحد ونموذج واحد ، والتي ستكون مفيدة بشكل أكبر لحل مشاكل التشخيص ، إذا أخذناها. وليس فقط COVID-19.



برنامجنا لا يتداخل مع الطبيب ، ولكن يتم تثبيته بالتوازي. لديه أدواته المعتادة والحل الذي نقدمه ، والذي يعرض سلسلة إضافية مع تقرير تحليلي وتوطين التوحيد الأساسي. يبدو التقرير التحليلي كما يلي:







يتم توفير البرنامج من خلال On-premise ويتم تضمينه في سير عمل العيادة ، حيث يعمل مع أجهزة التصوير المقطعي المحوسب ومحطات عمل الأطباء باستخدام بروتوكول DICOM ، ويتم تثبيته على خوادم العيادة داخل دائرة محمية ، وهناك حاجة إلى وحدة معالجة رسومات قوية لكي تعمل الشبكة العصبية. هناك أيضًا حل سحابي ، لأنه لا تستطيع كل عيادة إقليمية تحمله. هناك ميزات مع نقل البيانات الطبية ، يجب أن تضمن عدم إضفاء الطابع الشخصي.

لماذا لم يفعل مصنعو التصوير المقطعي أي شيء؟

قد يبدو أننا الأبطال الوحيدون الذين تولوا المهمة. لا ، كانت هناك طرق أخرى. في أغلب الأحيان ، أنهى مصنعو التصوير المقطعي الفرز وفقًا لمقياس Hounsfield (كثافة الأنسجة) وأصدروا إما مكونات إضافية جاهزة ، آه ... مرخصة بشكل منفصل ، أو إرشادات حول كيفية ضبط الإعدادات بحيث لا يُرى سوى نوع معين من الأنسجة. جعل هذا من الممكن رؤية التوحيد بشكل أفضل (من الناحية المثالية ، بقيت فقط الأنسجة المميزة لها من حيث الكثافة لتدفق الإشعاع في الإطار) ، ولكن مع ذلك لم يسمح بالعد تلقائيًا. علاوة على ذلك ، كان إلغاء قفل هذه الميزة غالبًا أكثر تكلفة من العديد من تطبيقاتنا وخوادم GPU بالنسبة لهم.

أين ترى المزيد من التفاصيل

هنا .



مزيد من التفاصيل .