Систематизация фильтров реконструкции при компьютерной томографии для алгоритмов искусственного интеллекта на примере органов грудной клетки и головного мозга: ретроспективное исследование
Authors: Васильев Ю.А. , Блохин И.А. , Гончар А.П. , Коденко М.Р. , Решетников Р.В. , Арзамасов К.М. , Омелянская О.В. 
Published: January 2025

Выбор фильтра реконструкции (convolution kernel) компьютерно-томографических (КТ) изображений напрямую влияет на результат работы алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ). Формирование единых требований к данному параметру осложнено тем фактом, что такие фильтры уникальны для разработчиков оборудования. Цель работы – составить таблицу соответствия фильтров реконструкции между различными производителями оборудования для направления алгоритмам ИИ той серии изображений, на которой при КТ органов грудной клетки (ОГК) и головного мозга (ГМ) количественный анализ будет наиболее воспроизводимым. Произведена выгрузка и проведен анализ DICOM тегов 0018,1210 (Convolution Kernel), 0008,0070 (Manufacturer), 0018,0050 (Slice Thickness) КТ-изображений из Единого радиологического информационного сервиса города Москвы. Критерии включения: возраст старше 18 лет; срезы толщиной ≤ 3 мм. Анализ данных представлен в виде сводных таблиц сопоставления фильтров реконструкции различных производителей для КТ ОГК и ГМ, ряда клинических задач, а также описательной статистики их распределения по области сканирования и производителю. В анализ включено 1905 КТ ОГК ("CHEST" и "LUNG") и 490 КТ ГМ ("HEAD", "BRAIN"). При КТ ОГК была распространена реконструкция полученных изображений в виде серий для оценки легочной паренхимы и структур средостения. При КТ ГМ была распространена реконструкция полученных изображений в виде серий для оценки паренхимы головного мозга и костных структур. Проведена систематизация фильтров реконструкции при КТ ОГК и КТ ГМ. Полученные данные позволят корректно маршрутизировать серии проведенных исследований для количественной обработки алгоритмами ИИ.
The selected convolution kernel in computed tomography (CT) directly affects the results of artificial intelligence (AI) algorithms. The formation of uniform requirements for this parameter is complicated by the fact that such filters are unique to equipment developers. The aim of the work is to create a table of correspondence of reconstruction filters between different equipment manufacturers to direct to the AI ​​algorithms the series of images on which, in CT of the chest organs and the brain, the quantitative analysis will be most reproducible. DICOM tags 0018,1210 (Convolution Kernel), 0008,0070 (Manufacturer), 0018,0050 (Slice Thickness) of CT images from the Unified Radiology Information Service of Moscow were downloaded and analyzed. Inclusion criteria: age older than 18 years; slice thickness ≤ 3 mm. The data analysis is presented in the form of summary tables comparing reconstruction filters from different manufacturers for chest and brain CT, a number of clinical tasks, as well as descriptive statistics of their distribution by scanning area and manufacturer. 1905 chest ("CHEST" and "LUNG") and brain ("HEAD", "BRAIN") CT studies were included in the analysis. In chest CT, reconstructions to evaluate pulmonary parenchyma and mediastinal structures were common. Reconstructions for brain parenchyma and bone structures were common in brain CT. Systematization of reconstruction filters for chest and brain CT was performed. The obtained data will allow correct image series selection for quantitative AI analysis.