Учёные из НовГУ, Первого Московского государственного медицинского университета имени Сеченова и Медицинского исследовательского центра глазных болезней имени Гельмгольца провели совместное исследование. Оно касалось автоматизации процесса выявления патологических изменений в кровеносных сосудах и других патологий легких.
Были обучены две модели «DeepLabV3» и «DeepLabV3+» с целью более чёткого отображения сосудов на изображениях и идентификации лимфоваскулярной инвазии (LVI). Модель «DeepLabV3+» показала хороший результат и достигла в процессе анализа показателя 0,88 и 0,98 при отображении сосудов. Модель продемонстрировала устойчивость анализа вне зависимости от изменений в окрашивании и качестве изображения.
— Анализ структуры кровеносных сосудов при раке может помочь лучше понять биологию опухоли, — рассказал доцент кафедры информационных технологий и систем НовГУ Владимир Макаров. — Если кровеносные или лимфатические сосуды уже внутри себя имеют раковые клетки, то это более негативное развитие ситуации, когда начался процесс метастазирования – процесса распространения опухолевых клеток из первичного очага в другие органы. Одна модель находит сами сосуды, а вторая уже определяет, есть ли в этих сосудах инвазия (проникновение —прим. ред.). Пилотное исследование показало, что время, затрачиваемое патологоанатомами на выявление LVI, сократилось в среднем на 16,95%, а в «тяжелых случаях» - на 21,5%.
Лимфоваскулярная инвазия — процесс проникновения рака в кровеносные сосуды или лимфатические узлы. Является важным прогностическим фактором, влияющим на лечение и исход заболевания.
Исследование ведётся в рамках развития научного центра мирового уровня «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение». Работа была поддержана средствами гранта Министерства науки и высшего образования.
Сейчас учёные занимаются разработкой шести моделей–нейросетей, которые всесторонне исследуют процесс развития рака лёгкого, что позволит назначить более грамотную стратегию лечения и последующей терапии.