Магниторезонансная томография (МРТ), — это томографический способ исследования внутренних органов и тканей использованием явления ядерного магнитного резонанса. Снимки МРТ стали привычными для обычных людей благодаря большому количеству медицинских сериалов, где «врачи» с серьезным видом рассматривают такие изображения, мгновенно устанавливая правильный диагноз.

На самом деле, все гораздо сложнее. Даже самый подготовленный медик может ошибиться. Особенно тяжело бывает диагностировать по МРТ-снимкам рак мозга. Человек вообще часто ошибается, и такие ошибки часто приводят к печальным последствиям. Ну а что, если привлечь к работе медиков компьютерные системы? Ведь научились же они ставить диагнозы по описаниям болезней и результатам анализов пациентов. Ученые из Университета Кейс Вестерн Резерв решили проверить способности компьютерных систем в плане диагностирования онкологических заболеваний по МРТ-снимкам мозга.

МРТ-снимки головного мозга человека с рецидивом опухоли головного мозга и с лучевым (радиационным некрозом). Структура опухоли более гетерогенна (красный цвет) чем структура лучевого некроза

Как оказалось, не зря. Программа, разработанная в рамках проекта , ставит диагноз более точно, чем врач-человек. Система может определить, например, что представляет собой необычное образование в мозге пациента, у которого ранее был диагностирован рак. Является ли этот участок группой мертвых клеток, убитых радиацией, или же это вернулся рак? Компьютер после тщательного анализа изображения все это может определить.

«Один из наиболее актуальных вопрос для медицины — это планирование возможного способа лечения, в случае, если у пациента уже был диагностирован рак, и сейчас нужно определить, отмерли ли клетки после лечения облучением или же опухоль никуда не делась», — говорит Паллави Тивари, один из разработчиков указанной системы. «На МРТ все это выглядит почти одинаково».

Но вот лечение радиационного некроза и раковой опухоли радикально различаются. В этом и проблема — если ошибиться, то пациент получит вовсе не то лечение, которое ему необходимо, и ситуация может значительно ухудшиться. Отличить некроз от опухоли можно, но для этого нужна биопсия. А это и дорого, и времени на анализ уходит много. Плюс ко всему, биопсия — это инвазивная операция, которая также может оказать негативное влияние на развитие болезни пациента.

Для разработки программы исследователи использовали методику машинного обучения. Ученые использовали МРТ снимки, по которым врачи ранее правильно ставили диагноз, загружая эти снимки в нейросеть. В проекте принимают участие не только медики, также работают над этой системой инженеры, ученые других направлений, физики. Для обчения системы медики использовали снимки 43 пациентов University Hospitals Case Medical Center.

Команде удалось разработать алгоритмы, которые способны различать оба типа отклонений, и ставить правильный диагноз. «Алгоритмы видят то, что медики увидеть просто не могут. Компьютерная система проводит большое количество замеров снимков, пытаясь определить наличие опухоли или же лучевого некроза тканей мозга», — говорит еще один участник эксперимента. Злокачественные опухоли и последствия лучевого некроза все же различаются, но эти отличия столь малы, что их практически невозможно распознать невооруженным глазом.

И если медики стараются найти неоднородности в структуре изучаемых тканей, то компьютер делает не только это. Он изучает снимки максимально тщательно, анализируя изображения по пикселям. Структура опухоли на снимках выглядит более однородной, хотя отличия с последствиями лучевого некроза минимальны, как и говорилось выше.

Для проверки работоспособности нового метода авторы проекта решили использовать МРТ-снимки пациентов, которым был поставлен правильный диагноз. Снимки старались идентифицировать врачи-люди и компьютерная система. Всего было отобрано 15 снимков. Один из врачей поставил правильный диагноз по снимкам 7 пациентам. Другой — восьми. Компьютерная программа правильно диагностировала 12 случаев из 15 по тем же снимкам.

Разработчики системы говорят, что при ее создании она задумывалась, как дополнительный инструмент диагностики. Ее можно использовать совместно с другими методами диагностики, что позволит радикально повысить точность установки диагноза для пациентов со злокачественными опухолями мозга и для пациентов с лучевым некрозом тканей головного мозга.

Сейчас разработка существует в качестве прототипа. Ученые постоянно дорабатывают и дополняют ее, надеясь сделать еще более точной. Для этого ученые загружают в систему большое количество МРТ снимков с ранее подтвержденным диагнозом ряда пациентов различных больниц. После доработки методики, как утверждают разработчики, ее можно будет использовать в качестве дополнительного метода диагностики в клинических условиях.