Az AI megfelelően képes felismerni a pulmonalis nodulusokat az LDCT-n

Közösségek - Mellkas | 2018. december 13. 22:14 | Utolsó módosítás dátuma - 2019. március 07. 13:18 | Forrás: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=sup&sub=cto&pag=dis&itemId=123902

A gépi tanulálos módszerek jobb szenzitivitást, specificitást és pozitív prediktív értéket eredményeznek

Az AI megfelelően képes felismerni a pulmonalis nodulusokat az LDCT-n

A mesterséges intelligencia (AI) képes felülmúlni a radiológusokat a pulmonalis nodulusok felismerésében az alacsony-dózisú CT (LDCT) vizsgálatoknál, amivel hamarabb felismerhetők a tüdődaganatok és így csökkenthetők a későbbi felesleges vizsgálatok, hangzott el az RSNA egyik előadásán.

A Baltimore Johns Hopkins egyetem kutatói mély tanulás algoritmust tanítottak a tüdő nodulusok karakterizálására alacsony-dózisú CT képeken. A tesztelés során az algoritmus nagyobb szenzitivitást, specificitást, pontosságot és pozitív prediktív értéket eredményezett a tüdő nodulusok osztályozásában, mint két független radiológus – mondta Dr. Seyoun Park.

LDCT szűrés

A National Lung Screening Trial (NLST) megállapította, hogy az alacsony-dózisú CT-vel végzett szűrés 20%-os relatív mortalitás csökkenéshez vezet a hagyományos mellkas röntgenhez képest. Azonban a fals pozitív esetek voltak túlnyomó többségben. A kiindulási LDCT szűrés pozitív volt az esetek 27,3 %-ában, de a 96,4 %-a fals pozitív lett. Egy 2016-os retrospektív tanulmány szerint, ha a Lung-RADS kritériumokat alkalmazzák – a morfológiai jellemzők alapján – a kiindulási fals pozitív ráta 26,6 %-ról 12,8 %-ra képes csökkenni, mondta Park.

Park megjegyezte, hogy nagy kihívást jelent a radiológusok számára, hogy megkülönböztessék a kis malignus gócokat a benignusaktól.

„A nodulusok képalkotó és morfológiai jellemzőit nagyon nehéz megkülönböztetni vizuálisan” – jegyezte meg Park.

Korábbi tanulmányok viszont kimutatták, hogy az LDCT pozitív prediktív értéke körülbelül 10 %-os az 1 cm-es gócok esetében.

„A tüdőrák szűrésének hatékonysága az LDCT-vel jelenleg még korlátozott a magas fals-pozitív ráta miatt. A fals-pozitív eredmények könnyen szükségtelen invazív beavatkozásokhoz, utókövetéshez, magasabb egészségügyi költségekhez és a páciensek szorongásához vezethet.” – mondta Park.

Ennek eredményeképpen a kutatók arra törekedtek, hogy a CT felvételeken az intra- és perinodularis régiók textúráját vizsgálják. Korábbi munkájukban, a Johns Hopkins kutatói azt találták, hogy a számítógép segítségével történő detektálás kép-alapú jellemzőkkel 95 %-os szenzitivitást, 88 %-os specificitást és 86 %-os pozitív prediktív értéket eredményezett a 4-től 20 mm-ig terjedő nodulusok tekintetében.

Mély tanulás

A kutatók arra törekedtek, hogy megismerjék, képesek-e a mély tanulással javítani az eredményt. Valamint összehasonlították a mély tanulás algoritmus teljesítményét a radiológusokéval szemben a tüdő nodulusok felismerésében.

Park és munkatársai egy retrospektív eset-kontrol vizsgálatot végeztek az NLST adatkészletéből, véletlenszerűen kiválasztva 264 résztvevőt, akiknél egyetlen 20 mm alatti nodulus volt látható az LDCT szűrés során. A nodulusok malignitását vagy benignitását az NLST kutatók határozták meg. A 264 nodulus közül 223 (84,5 %) volt benignus, és 41 (15,5 %) malignus. A nodulusok átlagos mérete 7,5 +/- 3,4 mm volt.

Először minden nodulust félig automata módon szegmentáltak 3D-ben, amihez egy házon belül kifejlesztett szoftvert használtak. Ezen nodulus szegmentálásokat egy módosított 3D U-net mély konvolúciós neuralis hálózatot (CNN) betanításához használtak fel, aminek a feladata a malignitás osztályozásának megtanulása volt. A kutatók olyan képmódosító technikákat alkalmaztak, mint az átméretezés, forgatás és deformáció – különösen a rosszindulatú esetekben. Majd végül négyszeres keresztellenőrzést végeztek.

Ezzel párhuzamosan két radiológus függetlenül megvizsgálta az eseteket és Lung-RADS kritériumok alapján csoportosították a nodulusokat. Az 1-es és 2-es pontszámot negatívnak, a 3-as vagy annál magasabb pontszámokat pozitívnak tekintették. A CNN magas pontosságot, érzékenységet, specificitást, és pozitív prediktív értéket ért el - szemben a két radiológussal.

Park elismerte a tanulmány korlátozásait, ideértve annak kezdetleges jellegét és a felhasznált korlátozott számú esetet. Ezenkívül a CT adatok felhasználásával egy komplexebb modellt kellene kidolgozni és kombinálni kellene az alapadatokkal klinikai célokra. Sőt, a konkrét morfológiai jellemzők, mint az alak, kombinálható lenne egy további vizsgálatban a mély tanulással.

Mindazonáltal az intra- és perinodularis régiók vizsgálatán alapuló mély tanulás képes javítani a pontosságot a pulmonalis nodulusok felismerésében, a radiológusokhoz képest – zárta le Park.

Referálta:

dr. Firtkó Szilveszter

rezidens

DE-KEK Központi Radiológia Diagnosztika

 

További cikkek

Tüdőfibrózis kialakulásának előrejelzése COVID-19 pneumonia kórházi kezelése után vékonyszeletes CT-vizsgálattal és klinikai eltérések felhasználásával

Közösségek - Mellkas

2021. március 15. 09:15

2019-ben az új típusú koronavírus (COVID-19) által okozott tüdőgyulladással járó járvány Wuhanban (Kína) tört ki, és 2 hónap alatt a teljes országban elterjedt. Kínában a járvány jelenleg csillapodni látszik, azonban máshol jelentős lendületet vett. Az európai országok ( Olaszország, Spanyolország, Németország, Franciaország), az Egyesült Államok, Irán és Dél-Korea a járvány által okozott hatalmas kihívásokkal néznek szembe. A WHO a COVID-19 fertőzést 2020.03.11-én hivatalosan is pandémiának minősítette. Kínában március 24-én 81 767 COVID-19 pneumonias beteget tartottak nyilván, melyből 3283-an elhunytak. A számok dramatikusan nőnek és már több mint 195 országban jelen van a vírus. A COVID-19 elsősorban légzőszervi megbetegedést okoz, mely a kisebb megfázástól a súlyos betegségig terjedhet, mint például a súlyos akut légzőszervi szindróma (SARS), és a közel-keleti légúti szindróma (MERS). A SARS-tól eltérően, mely gyakran súlyos klinikai tünetekkel és magas halálozási arányokkal jár, a COVID-19 fertőzést enyhébb tünetek kísérik és megfelelő kezeléssel nagyobb arányban felépülnek belőle. A megfertőződött pneumoniasok 5 %-a intenzív osztályos felvételre került, melyből 2,3 %-uk invazív lélegeztető terápiában részesült, és 1,4 %-uk elhunyt. A betegség lefolyása vékonyszeletes mellkas CT-vizsgálattal jól követhető. Radiológiai eltérései elsősorban a tejüveghomály (GGO), a crazy paving mintázat, és a konszolidáció. Sokszor az elbocsátást követően CT eltérés nem volt kimutatható, azonban mégis többször a követés során reziduális parenchymás rendellenességeket tapasztaltak. Kevésbé egyértelmű, mely betegcsoportok érintettek gyakrabban a tüdőfibrózis kialakulásával. A tanulmányban a klinikai jellemzők és egyidejűleg a CT-vizsgálatok elemzésével a pulmonalis fibrosis prediktív faktorait próbálták azonosítani.

Koronavírus (COVID-19) által okozott másodlagos tüdőfibrózis – cselekvésre felhívó üzenet?

Közösségek - Mellkas

2021. március 12. 09:01

2020. május 6-áig közel 3,7 millióan fertőződtek meg, és körülbelül 260 000-an haltak meg a 2019-es koronavírus járvány következtében (COVID-19) világszerte. Szinte minden Covid-19-el összefüggő súlyos következmény tüdőgyulladással jár. Az első nagy felmérésben Wuhanban, Kínában, a kórházban ápolt koronavírusos betegek (n = 138) mellkasi CT-jén mindenkinél kétoldali tejüvegszerű homályt figyeltek meg, konszolidációval vagy anélkül, legfőképpen az alsó lebenyekben. Ebben a kutatásban 36 betegnek (26%) volt szüksége intenzív ellátásra, közülük 22-nél (61%) akut respirációs distressz szindróma (ARDS) alakult ki. Azon mechanizmusok, amelyek révén a súlyos akut respirációs szindróma koronavírus 2 (SARS-CoV-2) tüdőkárosodást okoz, csak részben ismertek, de a lehetséges mechanizmusok között szerepel a vírus antigénje által kiváltott citokin felszabadulási tünetegyüttes, a gyógyszer által kiváltott tüdő toxicitás, a magas légúti nyomás és a hiperoxia okozta akut tüdősérülés a mesterséges lélegeztetés következtében. Mostanáig (2020.05.15) világszerte körülbelül 1,2 millióan gyógyultak meg, de azt feltételezik, hogy egyes szervek, beleértve a tüdőt is, tartós károsodást szenvedhetnek a fertőzés következtében. Az elbocsátott koronavírusos betegekről nem áll rendelkezésre képanyag, vagy más funkcionális vizsgálati eredmény.