АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ДЕТЕКЦИЯ СНИЖЕНИЯ ПЛОТНОСТИ ТКАНИ ПРИ ОСТРОМ ИШЕМИЧЕСКОМ ИНСУЛЬТЕ НА ОСНОВЕ НЕКОНТРАСТНЫХ КТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКИХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМЕ CEREBRA
Authors: САЙФУЛЛАКЫЗЫ М. , ЖУСУПОВА А.С. , ДЮСЕМБЕКОВ Е.К. , МАХАМБЕТОВ Е.Т. , КАСТЕЙ Р.М. , ДЮСЕМБАЕВА Ж.Б. , САГИМБАЕВ Ж.Н. , УМУРЗАКОВА М.К. , ФАХРАДИЕВ И.Р. 
Published: December 2024

Введение. Острая ишемия головного мозга (ишемический инсульт) остается одной из ведущих причин инвалидизации и летальности во всём мире. Неконтрастная компьютерная томография (NCCT) является стандартом первичной визуализации, однако ранние ишемические изменения («subtle» снижение плотности ткани) могут быть труднодоступны для визуального анализа. Целью настоящего исследования стало создание и оценка автоматизированной системы детекции зон сниженной плотности на КТ-изображениях с использованием глубоких нейросетевых моделей, интегрированной в платформу «Cerebra». Материалы и методы. В исследование включены 246 пациентов (127 мужчин и 119 женщин) с подтвержденным диагнозом острого ишемического инсульта. Средний возраст мужчин — 58,96 ± 8 лет, женщин — 62,15 ± 8 лет. Все КТ-исследования выполнялись на мультиспиральных сканерах (Fujifilm, GE, Hitachi, Siemens, UIH) по стандартным протоколам. Для автоматической сегментации зон сниженной плотности применялись каскадные модели на базе архитектуры U-Net (в частности, с энкодером EfficientNet B6), прошедшие обучение на размеченных данных, верифицированных тремя независимыми врачами-радиологами. Оценка результатов проводилась по метрикам Accuracy, Precision, Recall, F1-Score и коэффициенту Каппа. Результаты. В динамике с 2022 по 2024 год наблюдалось поэтапное улучшение показателей точности. Для 2024 года Accuracy составила 92,3%, F1-Score — 96,0%, Recall — 92,3%, а Precision достигла 100%. Коэффициент Каппа в 2023 году достиг 0,80, что свидетельствует о высоком согласии с экспертной оценкой. Анализ на разных моделях томографов показал, что алгоритм сохраняет высокую воспроизводимость (F1-Score от 88,8% до 100%) при варьировании технических условий. Обсуждение. Полученные данные подтверждают, что комплексное применение нормализации изображений (MNI-пространство), каскада глубоких нейронных сетей и консенсусной разметки трёх специалистов повышает точность раннего выявления ишемических изменений. Улучшения по годам связаны с расширением обучающей выборки и регулярным обновлением архитектуры моделей. Система «Cerebra» показала универсальность благодаря стабильным результатам на сканерах различных производителей. Заключение. Разработанная автоматизированная система детекции снижения плотности ткани способна существенно повысить диагностическую точность при остром ишемическом инсульте и сократить время принятия решений. Дальнейшее расширение выборки и межцентровая валидация позволят масштабировать данное решение в широкую клиническую практику.
Introduction. Acute ischemic stroke remains one of the leading causes of disability and mortality worldwide. Non-contrast computed tomography (NCCT) is the standard primary imaging method, but early ischemic changes (“subtle” tissue density reduction) may be difficult to detect visually. The goal of this study was to develop and evaluate an automated system for detecting regions of reduced density in CT images, based on deep neural network models, and integrated into the «Cerebra» platform. Materials and Methods. The study included 246 patients (127 males and 119 females) with a confirmed diagnosis of acute ischemic stroke. The mean age for males was 58.96 ± 8 years, for females—62.15 ± 8 years. All CT scans were performed on multislice scanners (Fujifilm, GE, Hitachi, Siemens, UIH) using standard protocols. Cascading U-Net-based models (in particular, with an EfficientNet B6 encoder), trained on annotated data verified by three independent radiologists, were used for automatic segmentation of areas with reduced density. Performance was evaluated using Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, and Cohen’s Kappa. Results. During 2022–2024, a stepwise improvement in accuracy was observed. In 2024, the Accuracy reached 92.3%, F1-Score was 96.0%, Recall 92.3%, and Precision reached 100%. In 2023, Cohen’s Kappa was 0.80, indicating high agreement with expert assessments. Analysis on different CT scanner models showed the algorithm maintained high reproducibility (F1-Score from 88.8% to 100%) under varying technical conditions. Discussion. These findings confirm that the combined use of image normalization (MNI space), cascading deep neural networks, and consensus annotation by three experts enhances early detection of ischemic changes. Improvements over the years were associated with expansion of the training dataset and regular updating of the model architecture. The “Cerebra” system has demonstrated versatility due to stable results on scanners from different manufacturers. Conclusion. The developed automated system for detecting reduced tissue density can significantly improve diagnostic accuracy in acute ischemic stroke and reduce decision-making time. Further dataset expansion and multicenter validation will enable this solution to be scaled up for widespread clinical use.
Кіріспе. Жедел ишемиялық инсульт дүние жүзі бойынша өлім-жітім мен мүгедектіктің негізгі себептерінің бірі болып қала береді. Бастапқы нейровизуализацияның стандарты — контрастсыз компьютерлік томография (NCCT), бірақ ерте кезеңдегі ишемиялық өзгерістер («subtle» мидың тоқымасының тығыздығының төмендеуі) визуалды талдауда анықталмай қалуы мүмкін. Осы зерттеудің мақсаты — КТ-бейнелерінен тығыздығы төмендеген аймақтарды автоматты түрде анықтайтын терең нейрожелі моделіне негізделген жүйе жасап, оны «Cerebra» платформасына біріктіру. Материалдар мен әдістер. Зерттеуге жедел ишемиялық инсульт диагнозы расталған 246 пациент (127 ер адам және 119 әйел) кірді. Ерлердің орташа жасы — 58,96 ± 8 жыл, әйелдердікі — 62,15 ± 8 жыл. Барлық КТ-зерттеулер мультиспиральды сканерлерде (Fujifilm, GE, Hitachi, Siemens, UIH) стандартты протоколдар бойынша жүргізілді. Мидың тығыздығы төмендеген аймақтарын автоматты түрде сегментациялау үшін бір-бірімен каскадты байланысқан U-Net үлгілері (әсіресе, EfficientNet B6 энкодерімен) қолданылды; бұл үлгілер үш тәуелсіз рентгенолог растап белгілеген деректерде оқытылды. Алынған нәтижелер Accuracy, Precision, Recall, F1-Score және Коэн Каппасы (Cohen’s Kappa) арқылы бағаланды. Нәтижелер. 2022 жылдан 2024 жылға дейінгі кезеңде модельдің дәлдік көрсеткіштері кезең-кезеңімен жақсарғаны байқалды. 2024 жылы Accuracy 92,3%-ға жетсе, F1-Score 96,0%, Recall 92,3%, ал Precision 100% құрады. 2023 жылы Коэн Каппасы 0,80-ге жетіп, сарапшылар бағалауымен жоғары үйлесімділікті көрсетті. Әртүрлі КТ-сканерлерде алынған мәліметтерді талдау нәтижесінде, алгоритм техникалық жағдайлар өзгерген жағдайда да жоғары қайталанғыштықты сақтайтыны (F1-Score 88,8%-дан 100%-ға дейін) белгілі болды. Талқылау. Бұл нәтижелер MNI кеңістігіне келтірілген бейнелерді қалыптандыру, терең нейрожелілердің каскадты әдістерін және үш маманның консенсуспен жасаған сегментациясын бірлесе қолдану ерте ишемиялық өзгерістерді анықтаудың дәлдігін арттыратынын дәлелдейді. Жылдар бойынша жақсарған нәтиже оқыту деректерінің көлемін көбейтуге және үлгі архитектураларын жүйелі жаңартуға байланысты. «Cerebra» жүйесі әртүрлі өндірушілердің сканерлерінде де тұрақты көрсеткіштер көрсетіп, әмбебаптығын танытты. Қорытынды. Қалыңдықтың төмендеуін автоматты түрде анықтауға арналған бұл жүйе жедел ишемиялық инсультті анықтаудағы дәлдікті едәуір жоғарылатып, шешім қабылдау уақытын қысқартуға мүмкіндік береді. Алдағы уақытта таңдаманы кеңейту және көпорталықты тексеру бұл шешімді кең ауқымды клиникалық практикада қолдануды қамтамасыз етеді.