Модель нейронной сети для выявления и классификации стенозов пояснично-крестцового отдела позвоночника на МР-томограммах

Аннотация:

Цель исследования: разработать модель свёрточной нейронной сети (convolutional neural network, CNN) для классификации наличия и тяжести стенозов поясничного отдела позвоночника (lumbar spinal stenosis, LSS) в ходе МРТ-исследования и продемонстрировать ее эффективность в качестве точного и последовательного диагностического инструмента. Материал и методы. Морфологические классификации стенозов поясничного отдела позвоночника и количественные измерения ключевых анатомических структур были объединены с помощью разных моделей свёрточных нейронных сетей. Для классификации стенозов модели были обучены на 1635 размеченных исследованиях МР-томограммах поясничного отдела позвоночника. Данные исследования состояли из изображений, взвешенных по T2 в сагиттальной и аксиальной плоскостях на уровне каждого позвонка. Точность модели была оценена с помощью внешнего валидационного набора из 150 МРТ-исследований, оцененных группой из 7 рентгенологов по градации в виде: отсутствия стеноза, незначительной, умеренной или выраженной степени стенозов позвоночного канала. Эталонное значение для всехтипов стенозов было определено большинством голосов и в случае разногласий решение выносилось опытным врачом-рентгенологом, не участвовавшим в подсчете голосов. После этого выводы врачей были сопоставлены с выводами обученной модели. Результаты. Модель продемонстрировала сопоставимую производительность со средними показателями рентгенолога как с точки зрения выявления наличия/отсутствия центральных стенозов поясничного отдела позвоночника, так и классификации степени тяжести для всех трех типов стеноза. B случае стеноза центрального канала чувствительность и специфичность свёрточной нейронной сети составили 0,93 и 0,85 для бинарной классификации (наличие/отсутствие) по сравнению со средним показателем рентгенолога (0,86; 0,86). При стенозе латерального кармана чувствительность и специфичность свёрточной нейронной сети составили 0,92 и 0,80 по сравнению со средним показателем рентгенолога 0,83 и 0,94. При фораминальном стенозе чувствительность и специфичность свёрточной нейронной сети составили 0,89 и 0,86 по сравнению со средним показателем рентгенолога 0,81 и 0,91. Многоклассовая классификации степени тяжести стенозов показала сходные статистические данные. Заключение. Свёрточная нейронная сеть продемонстрировала сопоставимые со специалистами-рентгенологами результаты в выявлении и классификации центральных стенозов поясничного отдела позвоночника. Интеграция моделей нейронных сетей при обнаружении патологии могла бы обеспечить более высокую точность, эффективность, системность и возможность последующей интерпретации в диагностической практике.

Авторы:

Издание: Медицинская визуализация
Год издания: 2025
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2025.-N 1.-С.102-111. Библ. 19 назв.
Просмотров: 0