Применение методов радиомики для формирования признакового пространства в задаче распознавания церебральных аневризм
Authors: Кружалов А.С. , Филиппович А.Ю. 
Published: December 2024

В работе проводится исследование эффективности применения методов радиомики для извлечения признаков из медицинских изображений при решении задачи распознавания церебральных аневризм с помощью графовой нейронной сети. Построение графовой модели сосудистой сети на основе результатов ангиографии сосудов головного мозга позволяет перейти от исходного изображения (упорядоченной последовательности значений вокселей) к более структурированному представлению исходных данных, состоящему из набора локальных дескрипторов узлов и связей между ними. Такое представление отражает наиболее значимые черты распознаваемых объектов и позволяет существенно сократить объём обрабатываемых данных. В связи с этим одним из ключевых аспектов успешного решения задачи распознавания церебральных аневризм на основе графовой модели сосудистой сети является формирование информативного признакового описания для узлов графа. В данной работе признаковое описание узлов графа соответствует биомаркерам изображений – количественным показателям, характеризующим различные патологические изменения, – полученным при помощи методов радиомики. В качестве алгоритма распознавания аневризм используется графовая нейронная сеть. В работе рассматриваются характеристики формы выделенных областей изображений, гистограммные и текстурные признаки, а также некоторые другие характеристики. Для выявления наиболее информативных признаков был проведён ряд вычислительных экспериментов с использованием различных наборов признаков. На основе статистического анализа результатов экспериментов был сделан вывод о том, что наибольшая часть значимой для распознавания церебральных аневризм информации содержится в характеристиках формы выделенных на изображении областей, а также в гистограммных признаках. Однако, также результаты экспериментов показали, что построенное признаковое описание недостаточно для точного распознавания церебральных аневризм, и оно требует расширения за счёт введения новых более сложных показателей.

The paper investigates the effectiveness of using radiomics methods to extract features from medical images when solving the problem of recognizing cerebral aneurysms using a graph neural network. The construction of a graph model of the vascular network based on the results of angiography of cerebral vessels allows you to move from the original image (an ordered sequence of voxel values) to a more structured representation of the original data, consisting of a set of local node descriptors and connections between them. This representation reflects the most significant features of the recognized objects and allows you to significantly reduce the amount of processed data. In this regard, one of the key aspects of successfully solving the problem of recognizing cerebral aneurysms based on a graph model of the vascular network is the formation of an informative feature description for graph nodes. In this paper, the characteristic description of graph nodes corresponds to image biomarkers – quantitative indicators characterizing various pathological changes – obtained using radiomics methods. A graph neural network is used as an algorithm for recognizing aneurysms. The paper considers the shape characteristics of the selected image areas, histogram and texture features, as well as some other characteristics. To identify the most informative features, a number of computational experiments were conducted using various sets of features. Based on the statistical analysis of the experimental results, it was concluded that the largest part of the information significant for the recognition of cerebral aneurysms is contained in the shape characteristics of the areas highlighted in the image, as well as in histogram features. However, the experimental results also showed that the constructed feature description is not sufficient for accurate recognition of cerebral aneurysms, and it requires expansion due to the introduction of new more complex indicators.