Preview

Кардиология

Расширенный поиск

Волюметрия эпикардиальной жировой ткани: сравнение полуавтоматического измерения и алгоритма машинного обучения

https://doi.org/10.18087/cardio.2020.9.n1111

Аннотация

Цель    Cравнить результаты оценки объемов эпикардиальной жировой ткани (ЭЖТ), полученные с помощью полуавтоматического, выполненного врачами, и автоматического анализов, с помощью алгоритма машинного обучения по данным низкодозной (НДКТ) и стандартной компьютерной томографии (КТ) органов грудной клетки.

Материал и методы  В аналитическое ретроспективное поперечное исследование из базы данных единого радиологического информационного сервиса (ЕРИС) методом случайной выборки включены 100 пациентов, которым были проведены НДКТ органов грудной клетки в рамках проекта «Низкодозная компьютерная томография органов грудной клетки как скрининговый метод диагностики рака легкого и других заболеваний органов грудной клетки» (n=50) и КТ органов грудной клетки по стандартному протоколу (n=50) в амбулаторно-поликлиническом звене г. Москвы. Каждое исследование было оценено двумя рентгенологами на рабочей станции Syngo. via VB20. Кроме того, каждое исследование было оценено с помощью разработанного алгоритма машинного обучения, позволяющего проводить оценку объема ЭЖТ полностью автоматически.

Результаты   При сравнении объемов ЭЖТ по данным НДКТ и КТ органов грудной клетки получена высокая сопоставимость результатов как по данным экспертного полуавтоматического анализа (коэффициент корреляции более 98 %), так и между экспертной разметкой и алгоритмом машинного обучения (коэффициент корреляции более 95 %). Время выполнения сегментации и волюметрии одного исследования алгоритмом машинного обучения составляет не более 40 с, что в 30 раз быстрее количественного анализа, выполняемого экспертом, и потенциально облегчает количественное определение объе­ма ЭЖТ в клинических условиях.

Заключение     Предлагаемый метод автоматической волюметрии поможет ускорить анализ ЭЖТ для прогнозирования риска развития ишемической болезни сердца.

 

Об авторах

В. Ю. Чернина
ГБУЗ "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы", Москва
Россия
младший научный сотрудник отдела развития качества радиологии


М. Е. Писов
АНОО ВО "Сколковский институт науки и технологий", Москва
Россия
инженер-исследователь группы медицинского компьютерного зрения Сколковского института науки и технологий


М. Г. Беляев
АНОО ВО "Сколковский институт науки и технологий", Москва
Россия
к.ф.-м.н., старший преподаватель Сколковского института науки и технологий


И. В. Бекк
ФГАОУ ВО "Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова" Минздрава России, Москва
Россия
студент лечебного факультета "Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова" 


К. А. Замятина
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр хирургии имени А.В. Вишневского" Минздрава России, Москва
Россия
ординатор отдела лучевых методов диагностики


Т. А. Корб
ГБУЗ "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы", Москва
Россия
младший научный сотрудник отдела развития качества радиологии


О. О. Алешина
ГБУЗ "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы", Москва
Россия
младший научный сотрудник отдела развития качества радиологии


Е. А. Щукина
ФГБУ ВО "Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова" Минздрава России, Москва
Россия
студент лечебного факультета


А. В. Соловьёв
ГУ "Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского" Департамента здравоохранения г. Москвы, Москва
Россия
ординатор


Р. А. Скворцов
ФГАОУ ВО "Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова" Минздрава России, Москва
Россия
студент лечебного факультета


Д. А. Филатова
ФГБОУ ВО "Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова", Москва
Россия
студент факультета фундаментальной медицины


Д. И. Ситдиков
ФГАОУ ВО "Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова" Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва
Россия
студент факультета международной школы «медицина будущего»


А. О. Чеснокова
ФГАОУ ВО "Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова" Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва
Россия
ординатор


С. П. Морозов
ГБУЗ "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы", Москва
Россия
доктор медицинских наук, профессор, директор "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы"


В. А. Гомболевский
ГБУЗ "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы", Москва
Россия
к.м.н., руководитель отдела развития качества радиологии


Дополнительные файлы

1. Неозаглавлен
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Скачать (2MB)    
Метаданные

Для цитирования:


Чернина В.Ю., Писов М.Е., Беляев М.Г., Бекк И.В., Замятина К.А., Корб Т.А., Алешина О.О., Щукина Е.А., Соловьёв А.В., Скворцов Р.А., Филатова Д.А., Ситдиков Д.И., Чеснокова А.О., Морозов С.П., Гомболевский В.А. Волюметрия эпикардиальной жировой ткани: сравнение полуавтоматического измерения и алгоритма машинного обучения. Кардиология. 2020;60(9):46-54. https://doi.org/10.18087/cardio.2020.9.n1111

For citation:


Chernina V.Y., Pisov M.E., Belyaev M.G., Bekk I.V., Zamyatina K.A., Korb T.A., Aleshina O.O., Shukina E.A., Solovev A.V., Skvortsov R.A., Filatova D.A., Sitdikov D.I., Chesnokova A.O., Morozov S.P., Gombolevsky V.A. Epicardial fat Tissue Volumetry: Comparison of Semi-Automatic Measurement and the Machine Learning Algorithm. Kardiologiia. 2020;60(9):46-54. (In Russ.) https://doi.org/10.18087/cardio.2020.9.n1111

Просмотров: 59


ISSN 0022-9040 (Print)
ISSN 2412-5660 (Online)