Программное приложение, которое помогает врачам по томографическим снимкам быстро и точно определять тяжесть и характер врожденного заболевания поджелудочной железы у новорожденных, разработали на кафедре радиотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», 27 мая сообщает портал «Научная Россия» со ссылкой на пресс-службу ЛЭТИ.

Врожденный гиперинсулинизм, диагностировать тяжесть которого поможет разработка ЛЭТИ, является одним из опаснейших заболеваний для детей раннего возраста. Это наследственное заболевание характеризуется чрезмерным выделением инсулина внутри поджелудочной железы.

Избыточный инсулин оказывает негативное действие на центральную нервную систему и вызывает нарушение когнитивных функций организма. Частота заболеваний составляет один случай на 30–50 тыс. новорожденных.

Гиперинсулинизм устанавливается по тесту крови, а степень его тяжести устанавливают с помощью позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ). Для этого в поджелудочную железу пациента вводятся специальные безопасные радиофармпрепараты, взаимодействующие с инсулином.

Они в процессе ПЭТ «подсвечиваются» с тем большей яркостью, чем выше концентрация инсулина, что позволяет определить на снимке его распределение и концентрацию. Но интерпретация этих снимков даже для одного пациента занимает несколько дней, требуя при этом от врача высокой степени концентрации внимания.

Студентка кафедры радиотехнических ЛЭТИ Ксения Санарова рассказала: «Мы разработали программный модуль, который помогает врачам по снимкам томографии оперативно выявить очаги инсулина в поджелудочной железе, определить распределение инсулина. На основании этой информации врач может точно сказать, требуется ли сделать операцию, каким образом выстроить эффективное лечение».

Обработка цифровых изображений на снимках поджелудочной железы в программе происходит при помощи алгоритмов искусственного интеллекта. Рассматривая изображение как сетку пикселей, она определяет данные о местоположении цветовой точки и ее яркости.

Это позволяет оценить для каждого участка снимка, насколько красный цвет, соответствующий высокой концентрации инсулина, преобладает над зеленым, который указывает на нормальное состояние.

Такой анализ дает возможность выявлять не только большие очаги, но и небольшие участки скопления инсулина. Результаты обработки снимков выводятся на экран компьютера.

Базу обезличенных данных ПЭТ-снимков и их анализа, сделанного специалистами, исследователям предоставили медики Национального медицинского исследовательского центра им. В. А. Алмазова. Для обучения ИИ использовались 86 снимков поджелудочной железы детей с врожденным гиперинсулинизмом.

Профессор кафедры радиотехнических систем ЛЭТИ Александр Красичков пояснил: «Наше приложение полезно в первую очередь при случаях, когда очаг инсулина не сконцентрирован в одном месте, а распространен по всей поверхности железы. В этом случае врачу крайне трудно провести дифференциальную диагностику и спрогнозировать развитие болезни и лечение».

В планах дальнейшей работы исследователей увеличение базы данных томографических снимков для обучения ИИ. Также ученые намерены выявить новые диагностические признаки заболевания. Исследователи считают, что их разработку можно будет внедрять в российских поликлиниках.