Нейросеть поможет снизить дозу излучения при компьютерной томографии
Компьютерная томография — один из самых популярных и эффективных на сегодняшний день методов медицинской визуализации. Несмотря на свое широкое применение, повсеместное использование такого метода вызывает ряд беспокойств. Принцип работы компьютерной томографии построен на измерении отражения рентгеновских лучей тканями разной плотности, из-за чего возникает риск развития различных заболеваний под воздействием радиации.
Несмотря на то, что такой риск, по сути, небольшой, ученые разрабатывают методы, которые позволяют снизить дозу рентгеновского излучения при проведении компьютерной томографии. У подобных методов есть существенный недостаток: снижение дозы излучения приводит к потере разрешения и артефактам на изображении даже при их тщательной реконструкции. Это, в свою очередь, может привести к постановке неправильного диагноза или к повторному обследованию.
Хорошо известно, что с увеличением дозы излучения, которое используется при компьютерной томографии, растет и качество получаемого изображения. Ученые под руководством Гэ Вана (Ge Wang) из Ренсселерского политехнического института (Нью-Йорк) предположили, что такое увеличение качества можно воссоздать с помощью методов машинного обучения. Для этого они разработали алгоритм, основанный на работе сверточной нейросети: для обучения были взяты одинаковые КТ-изображения, полученные при стандартной дозе излучения, и при низкой — примерно в десять раз меньше. На каждом слое такой нейросети качество изображения немного улучшается; после это его оценивает профессиональный радиолог, и на основе его оценки регулируются дальнейшие параметры улучшения изображения. В результате, по словам разработчиков, удается снизить шум и уменьшить количество артефактов.
Для оценки эффективности работы алгоритма ученые использовали томограммы брюшной полости и легких 60 пациентов. Четыре вида томограмм (стандартную КТ, полученную при высокой дозе излучения и низкой, изображение, восстановленное с помощью коммерчески доступного метода статистической итеративной реконструкции) дали оценить троим радиологам. Как сообщают ученые, специалисты сошлись на том, что реконструкция изображения с помощью нового метода работает либо также хорошо, либо чуть лучше итеративной реконструкции в том, что касается избавления от шума и артефактов. В том, что касается определения опухолей и повреждений по томограммам, новый метод показал чуть большую эффективность.
Изображения, полученные с помощью нового алгоритма (DL), итеративной реконструкции (IR) и при стандартной дозе излучения. Красными стрелочками отмечены повреждения печени, зеленым — уплотнение стенки легкого, а синим — эмфизема.
Ge Wang et al. / Nature Machine Intelligence, 2019
Исследователи улучшают и другие методы медицинской визуализации. Например, весной американские радиологи предложили использовать для визуализации активности мозга магнитно-резонансную эластографию, которая регистрирует изменения в плотности тканей. Такой метод позволяет добиться более высокого временного разрешения в сравнении с классической фМРТ.