paskelbtame tyrime, naudojant tik vieną inhaliacinį plaučių KT nuskaitymą, gilaus mokymosi modelis gali tiksliai diagnozuoti ir nustatyti lėtinės obstrukcinės plaučių ligos (LOPL) stadiją. Radiologija: širdies ir krūtinės ląstos vaizdavimas.
LOPL – progresuojančių plaučių ligų, kurios sutrikdo žmogaus gebėjimą kvėpuoti, grupė. Simptomai paprastai yra dusulys ir nuovargis. Pasaulio sveikatos organizacijos duomenimis, LOPL šiuo metu nėra išgydoma, o tai yra trečia pagrindinė mirties priežastis visame pasaulyje.
Spirometrijos testas, taip pat žinomas kaip plaučių funkcijos testas, tradiciškai naudojamas LOPL diagnozuoti. Jis matuoja plaučių funkciją pagal oro kiekį, kurį galima įkvėpti ir iškvėpti, bei iškvėpimo greitį.
Plaučių KT vaizdai gali padėti diagnozuoti LOPL. Procedūrai paprastai reikia padaryti du vaizdus, vieną visiškai įkvėpus, vadinamą įkvėpimu, ir kitą esant normaliam iškvėpimui, vadinamam iškvėpimu.
„Nors tyrimai neseniai parodė, kad plaučių struktūra, kiekybiškai išmatuota naudojant plaučių KT, gali papildyti LOPL sunkumo stadiją, diagnozę ir prognozę, daugeliui šių tyrimų reikia gauti du KT vaizdus“, – sakė tyrimo autorius Kyle’as A. Hasenstabas, Ph. ., Kalifornijos San Diego valstijos universiteto statistikos ir duomenų mokslo docentas. „Tačiau tokio tipo protokolas nėra kliniškai standartinis visose institucijose.”
Kai kurios ligoninės negali įgyvendinti iškvėpimo KT protokolų dėl papildomų mokymo reikalavimų.
„Daugelyje įstaigų gali būti neįmanoma įgyvendinti iškvėpimo KT protokolų, nes reikia technologų, kad gautų vaizdus, ir radiologo mokymas, kad būtų galima interpretuoti vaizdus“, – sakė dr.
Be to, kai kuriems senyviems pacientams, kurių plaučių funkcija sutrikusi, sunku sulaikyti kvėpavimą, kaip to reikia iškvėpimo vaizdo gavimo metu. Tai gali turėti įtakos KT vaizdų kokybei ir diagnozės tikslumui.
Dr. Hasenstabas ir kolegos iškėlė hipotezę, kad LOPL diagnozei ir stadijai nustatyti pakaktų vieno inhaliacinio KT gavimo kartu su konvoliuciniu neuroniniu tinklu (CNN) ir klinikinių duomenų. CNN yra dirbtinio neuroninio tinklo tipas, kuris naudoja gilų mokymąsi vaizdams analizuoti ir klasifikuoti.
Šiame retrospektyviniame tyrime įkvėpimo ir iškvėpimo plaučių KT vaizdai ir spirometrijos duomenys buvo gauti iš 8 893 pacientų nuo 2007 m. lapkričio mėn. iki 2011 m. balandžio mėn. Vidutinis tyrime dalyvavusių pacientų amžius buvo 59 metai ir visi anksčiau rūkė.
CNN buvo apmokytas numatyti spirometrijos matavimus naudojant klinikinius duomenis ir vienfazę arba daugiafazę plaučių KT.
Tada spirometrijos prognozės buvo naudojamos pasaulinės obstrukcijos plaučių ligos (GOLD) etapui numatyti. Pagal GOLD sistemą paciento LOPL sunkumas klasifikuojamas į vieną iš keturių stadijų, iš kurių viena klasifikuojama kaip lengva LOPL, o keturios – kaip labai sunkios LOPL.
Tyrimo rezultatai parodė, kad CNN modelis, sukurtas naudojant tik vieną kvėpavimo fazės KT vaizdą, tiksliai diagnozavo LOPL ir buvo tikslus vienoje GOLD stadijoje.
Modelis buvo atliktas panašiai kaip LOPL diagnozės, kuriose buvo naudojami kombinuoti įkvėpimo ir iškvėpimo KT matavimai.
„Nors daugeliui LOPL diagnozavimo ir stadijų nustatymo protokolų reikia atlikti du kompiuterinius tomografus, mūsų tyrimas rodo, kad LOPL diagnozė ir stadijos nustatymas yra įmanomas naudojant vieną KT gavimą ir atitinkamus klinikinius duomenis“, – sakė daktaras Hasenstabas.
Pridėjus klinikinius duomenis, CNN modelio prognozės buvo dar tikslesnės.
CNN modeliai, kurie atitinkamai naudojo tik įkvėpimo arba iškvėpimo duomenis, atliko tą patį. Tai rodo, kad tam tikri žymekliai, naudojami LOPL diagnozei, vaizduose gali sutapti.
„Sumažinus iki vieno įkvepiamo KT gavimo, gali padidėti šio diagnostikos metodo prieinamumas, tuo pačiu sumažinant paciento išlaidas, diskomfortą ir jonizuojančiosios spinduliuotės poveikį“, – sakė dr. Hasenstabas.