Искусственный интеллект научился выявлять сужение мозговых артерий

Ученые МГУ с коллегами из Московского политеха и компании «Гаммамед-Софт» разработали уникальный алгоритм с применением искусственного интеллекта для автоматического выявления стенозированных (суженных) участков артерий головного мозга. Результаты исследования были представлены на Международной конференции «Язык, сознание, коммуникация: методология и гуманитарные практики (вызовы современности)», которая прошла в рамках «Недели медицинского образования – 2024».

Компьютерная томографическая ангиорграфия (КТА) позволяет получить подробное изображение кровеносных сосудов и оценить характер кровотока. Основной объем крови поступает к головному мозгу по сонным артериям, именно поэтому их сужение в разы повышает риск развития инсульта. Новая методика позволяет автоматически реконструировать сосудистое дерево пациента и рассчитывать морфологические параметры для точной детекции областей патологического сужения сосудов. Основной целью исследования является создание эффективного инструмента для автоматической идентификации стенозов церебральных артерий на трехмерных КТА-изображениях.

Оценка сосудов выполняется на основе данных компьютерной томографической ангиографии (КТА). Тестирование алгоритма на выборке из 118 КТА-серий показало высокую точность детекции стенозов – 83,1%. Также ученые сделали трехмерную визуализацию реконструированного сосудистого дерева с указанием локализации выявленных патологических сужений. Внедрение алгоритма в клиническую практику позволит значительно ускорить и упростить процесс диагностики стенозов интракраниальных артерий.