Нейромережа допоможе знизити дозу випромінювання при комп'ютерній томографії

Американські розробники представили алгоритм, який дозволяє поліпшити якість зображень, отриманих за допомогою комп'ютерної томографії з низькою дозою випромінювання. Новий метод дозволяє отримати зображення порівнянно краще вже існуючих і може допомогти знизити рентгенівське випромінювання, що використовується при КТ, в десятки разів, пишуть вчені в.

Комп'ютерна томографія - один з найпопулярніших і найефективніших на сьогоднішній день методів медичної візуалізації. Незважаючи на своє широке застосування, повсюдне використання такого методу викликає ряд занепокоєнь. Принцип роботи комп'ютерної томографії побудований на вимірі відображення рентгенівських променів тканинами різної щільності, через що виникає ризик розвитку різних захворювань під впливом радіації.

Незважаючи на те, що такий ризик, по суті, невеликий, вчені розробляють методи, які дозволяють знизити дозу рентгенівського випромінювання при проведенні комп'ютерної томографії. У подібних методів є істотний недолік: зниження дози випромінювання призводить до втрати дозволу та артефактів на зображенні навіть при їх ретельній реконструкції. Це, в свою чергу, може призвести до постановки неправильного діагнозу або до повторного обстеження.

Добре відомо, що зі збільшенням дози випромінювання, яке використовується при комп'ютерній томографії, зростає і якість отримуваного зображення. Вчені під керівництвом Ге Вана (Ge Wang) з Ренсселерського політехнічного інституту (Нью-Йорк) припустили, що таке збільшення якості можна відтворити за допомогою методів машинного навчання. Для цього вони розробили алгоритм, заснований на роботі згорточної нейромережі: для навчання були взяті однакові КТ-зображення, отримані при стандартній дозі випромінювання, і при низькій - приблизно в десять разів менше. На кожному шарі такої нейромережі якість зображення трохи поліпшується; після цього його оцінює професійний радіолог, і на основі його оцінки регулюються подальші параметри поліпшення зображення. В результаті, за словами розробників, вдається знизити шум і зменшити кількість артефактів.

Для оцінки ефективності роботи алгоритму вчені використовували томограми черевної порожнини і легенів 60 пацієнтів. Чотири види томограм (стандартну КТ, отриману при високій дозі випромінювання і низькій, зображення, відновлене за допомогою комерційно доступного методу статистичної ітеративної реконструкції) дали оцінити трьом радіологам. Як повідомляють вчені, фахівці зійшлися на тому, що реконструкція зображення за допомогою нового методу працює або також добре, або трохи краще за ітеративну реконструкцію в тому, що стосується позбавлення від шуму і артефактів. У тому, що стосується визначення пухлин і пошкоджень за томограмами, новий метод показав трохи більшу ефективність.

Незважаючи на ефективність запропонованого методу, порівнянну з уже існуючими, у алгоритму є ряд недоліків. По-перше, поки що він працює тільки стосовно двох областей тіла людини - черевної порожнини і легенів, і для поліпшення його роботи потрібно зібрати і використовувати для навчання більше даних. По-друге, за допомогою нового методу не вдалося виявити дві з 30 пухлин у черевній порожнині, які були в датасеті - точно так само, як і за допомогою інших методів. При цьому новий метод працює швидше і можна порівняти ефективніше вже використовуваних.

Дослідники покращують й інші методи медичної візуалізації. Наприклад, навесні американські радіологи запропонували використовувати для візуалізації активності мозку магнітно-резонансну еластографію, яка реєструє зміни в щільності тканин. Такий метод дозволяє домогтися більш високого тимчасового дозволу в порівнянні з класичною фМРТ.