Том 5, № 1S (2024)

Обоснование. Спектрофотометрия с временным разрешением обеспечивает контактное зондирование биологических тканей на глубину от двух миллиметров до нескольких сантиметров с пространственным разрешением от одного до пяти миллиметров. При этом осуществляется количественная оценка оптических показателей, концентраций основных хромофоров, идентификация типа ткани и включений в объёме, что актуально для интраоперационной диагностики [1–3]. Изменчивость оптических свойств при сдавливании зондом определяет необходимость силового контроля прижатия, что, как и позиционирование, используется в роботизированной хирургии и диагностике [4–11], где перспективна реализация сочетанного механического и спектрофотометрического подхода. Однако требуются дополнительные исследования, касающиеся настройки спектрофотометра, разработки тест-объектов, определения возможностей спектрофотометрии с позиционно-силовым контролем для идентификации тканей и включений.

Цель — разработка подходов к активному позиционно-силовому контролю для исследования функциональных возможностей спектрофотометрии в идентификации тканевых структур.

Материалы и методы. Подготовлен экспериментальный стенд на основе двухволнового спектрофотометра с частотным подходом OxiplexTS (ISS Inc., США) с возможностью позиционного контроля оптического зонда с помощью роботизированного мини-манипулятора (U-Arm, Китай). Разработано программное обеспечение для регистрации силы прижатия изготовленного зонда в индивидуальной насадке для манипулятора. Предложен алгоритм обработки экспериментальных данных для оценки биомеханических, оптических и физиологических параметров ткани. В тестовом экспериментальном исследовании принимал участие один здоровый испытуемый. Измерения проводились на тыльной и внутренней поверхностях предплечья и на гипотенаре ладони.

Результаты. Данные сила–перемещение позволяют количественно оценивать упругие свойства исследуемой биологической ткани. Одномоментно регистрируемые, в динамике прижатия зонда, оптические показатели, концентрации фракций гемоглобина в единице исследуемого объёма и тканевая сатурация позволяют оценить микроциркуляторный кровоток, выявить наличие и тип крупных сосудов. Применяемые для настройки спектрофотометра стандартные силиконовые тест-объекты не соответствуют биотканям по механическим свойствам, что при малых габаритах оптического зонда вносит дополнительную неопределённость в количественные оценки свойств тканей.

Заключение. Добавление активного силового контроля и автоматизированного позиционирования оптического зонда при спектрофотометрии позволяет увеличить её функциональные возможности для идентификации тканевых структур, расширить её области применения в роботизированной пред-, интра- и постоперационной диагностике. Для дальнейших исследований большего количества тканей, тканевых структур и имитирующих их разрабатываемых тест-объектов требуется усовершенствование экспериментального стенда: увеличение чувствительности датчика силы, плавности и дискретности хода при позиционировании, например, заменой мини-манипулятора коллаборативным роботом. Улучшение программной части предполагает реализацию синхронизации с OxiplexTS через его интерфейсный модуль ввода, написание программы для автоматического сканирования поверхности.

Обоснование. Визуальный осмотр и кольпоскопическое исследование являются субъективными методами оценки состояния шейки матки. В настоящее время большинство кольпоскопов имеют возможность цифровой передачи и записи изображения состояния шейки матки, а современное программное обеспечение обрабатывать их. Для объективной оценки, предупреждения развития и оценки рисков развития предраковых изменений (SIL+) и рака шейки матки необходимо использовать современные методы обработки изображений.

Цель — продемонстрировать возможности цифрового анализа изображений шейки матки на основе программного обеспечения ImageJ [1].

Материалы и методы. 500 кольпоскопических изображений теста Шиллера, полученных во время проведения расширенной кольпоскопии. Цифровой анализ проводили с использованием программного обеспечения ImageJ на основе минимального (MinGV), максимального (MaxGV) значений серого пикселя (0–255) и площади поражённой поверхности (%Area). Изображения были разделены на 4 группы согласно проведённому цитологическому исследованию: здоровые доноры (n=19; 3,8%); плоскоклеточное интраэпителиальное поражение лёгкой степени (n=113; 22,6%); плоскоклеточное интраэпителиальное поражение тяжёлой степени (n=327; 65,4%) и инвазивный рак шейки матки (n=41; 8,2%). Математический и статистический анализ полученных данных проводили с использованием пакетов языка программирования Python в среде Google Colab. Сравнение количественных показателей между тремя и более группам проводили с использованием критерия Краскела–Уоллиса и апостериорным сравнениям по критерию Данна с поправкой Холма.

Результаты. Статистически значимо MinGV (p=0,035), MaxGV (p <0.001) и %Area (p=0,022) нарастали от лёгкой (88/141/31) к тяжёлой (83/142/32) степени плоскоклеточного интраэпителиального поражения и раку шейки матки (88/162/36). Получены объективные параметры оценки степени поражения поверхности шейки матки при проведении цифровой кольпоскопии. Проведение цифрового анализа поверхности шейки матки может помочь клиническому специалисту в определении дальнейшей тактики ведения пациентки, в частности проведении скарификационной или инцизионной биопсии с последующим морфологическим исследованием.

Заключение. Использование цифрового анализа кольпоскопических изображений может снизить субъективную оценку состояния шейки матки, повысить эффективность первичного приёма врача гинеколога и отбора пациенток для проведения цитологического исследования.

Обоснование. Артериальная гипертензия и хроническая обструктивная болезнь лёгких оказывают пагубное влияние на структуру сердца, приводя к развитию фибрилляции предсердий, которая остаётся основной причиной развития мозгового инсульта и преждевременной смерти [1]. Так, ранняя диагностика факторов риска фибрилляции предсердий у пациентов с артериальной гипертензией и хронической обструктивной болезнью лёгких имеет важнейшее значение для профилактики. Именно поэтому в предиктивной кардиологии используют методы машинного обучения, которые превосходят классические статистические методы прогнозирования [2–4].

Цель — разработать прогностическую модель развития фибрилляции предсердий у коморбидных пациентов с артериальной гипертензией и хронической обструктивной болезнью лёгких на основе многослойного перцептрона.

Материалы и методы. В исследование было включено 419 пациентов, проходивших лечение в Университетской клинической больнице № 4 Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова. Первую группу составил 91 (21,7%) пациент с верифицированным диагнозом «фибрилляция предсердий», вторую группу — 328 (78,3%) пациентов без фибрилляции предсердий. Алгоритмом машинного обучения «случайный лес» осуществлён отбор предикторов, с которыми была разработана нейронная сеть типа «многослойный перцептрон», состоявшая из двух слоёв — входного слоя из 12 нейронов, использующих функцию активации ReLU, и выходного слоя, который получает входные данные от предыдущего слоя и передаёт их на один выход, используя функцию активации сигмоиды. Определение порогового значения, чувствительности, специфичности и диагностической эффективности полученной модели проводился с помощью ROC-анализа с расчётом площади под кривой (AUC).

Результаты. Первым этапом разработки прогностической модели алгоритмом машинного обучения «случайный лес» были отобраны наиболее значимые предикторы развития фибрилляции предсердий: концентрация C-реактивного белка (отношение шансов 1,04; 95% доверительный интервал 1,015–1,067; p=0,002), скорость оседания эритроцитов (отношение шансов 1,04; 95% доверительный интервал 1,019–1,08; p <0,001) и концентрация креатинина (отношение шансов 1,03; 95% доверительный интервал 1,011–1,042; p <0,001), которые использовались для разработки модели многослойного перцептрона, обучавшейся на тестовой выборке в течение 500 эпох. После окончания обучения разработанная модель имела чувствительность 85%, специфичность 80%, диагностическую эффективность — 79,6%. AUC составила 0,900.

Заключение. В ходе исследования была разработана прогностическая модель на основе применения методов машинного обучения, обладающая хорошими показателями метрик, что позволяет рассматривать её в качестве вспомогательного средства в клинической практике.

Обоснование. В настоящее время процесс получения визуальных данных с датчиков микроэлектромеханических систем делает работу клинициста трудоёмкой и продолжительной во времени. Аппроксимация данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта поможет сэкономить время и увеличить объём проводимой работы.

Цель — провести аппроксимацию данных, приходящих с датчиков, расположенных в обувной стельке спортсменов баскетболистов; сравнить показатели изменения параметров движения спортсменов при использовании CAD/CAM стелек.

Материалы и методы. Для проведения исследования было получено разрешение локального этического Комитета Сеченовского Университета (протокол № 19-23). Основную когорту составили 39 спортсменов: 21 мужчина (53%) и 18 женщин (47%). Средний возраст спортсменов — 22,4±7,54 года. Спортсменов разделили на три равнозначные группы сравнения в зависимости от вида стелек, в период проведения исследования все спортсмены были здоровы, без травм. Перемещение в пространстве оценивали по трёх-тестовой системе. Оценку проводили с помощью датчиков микроэлектромеханических систем с алгоритмом искусственного интеллекта, который помогал строить визуально понятные и хорошо интерпретируемые срединные линии (аппроксимация данных).

Результаты. Для объективной оценки прыжковых характеристик, угловых изменений, скоростных перемещений в пространстве и сравнения всех параметров в 0-й день и 21-й день была разработана и использована собственная программная система, основанная на математической алгоритмизации и формуле преобразования по определённым осям. Все данные мы занесли в выстроенную нами нейронную сеть для построения усреднённых значений параметров перемещения в пространстве. Такой подход позволяет врачу оценивать не единичные изменения каждого пикового движения по трём разным осям. Кроме того, можно суммировать при помощи искусственного интеллекта параметры движения спортсмена и замечать изменения по разным осям на 0-й и 21-й день. Модель стельки С-1: скорость перемещения по оси X на +7,7%, высота прыжка по оси Y +17,3%, выносливость +3,1% и улучшение параметра гашения ударной нагрузки в 1,43 раза. Модель стельки С-2: скорость перемещения по оси X +8,4%, высота прыжка по оси Y +20,8%, выносливость +6,6% и улучшение параметра гашения ударной нагрузки в 1,48 раза. Модель стельки С-3: скорость перемещения по оси X +13,5%, высота прыжка по оси Y +22,4%, выносливость +9,5% и улучшение параметра гашения ударной нагрузки в 1,53 раза.

Заключение. Аппроксимация данных (посторенние срединных линий при помощи алгоритма искусственного интеллекта) позволяет легко интерпретировать и проводить сравнение различных параметров и делать выводы не только об эффективности индивидуальных спортивных CAD/CAM стелек, но и оценить изменение показателей повышения выносливости, скорости передвижения при длительном и интенсивном перемещении и снижения риска влияния ударных нагрузок на опорно-двигательный аппарат спортсмена.

Обоснование. Вирусная пневмония является серьёзным осложнением коронавирусной инфекции и может приводить к различным последствиям, включая тромбоэмболию лёгочных артерий. Однако частота встречаемости тромбоэмболии лёгочных артерий у таких пациентов до сих пор не полностью изучена. Мультиспиральная компьютерная томографическая ангиография позволяет изучить особенности лучевой диагностики при этом заболевании и выявить наличие специфических признаков развития данного осложнения.

Цель — улучшить диагностику тромбоэмболии лёгочных артерий у пациентов с пневмонией, вызванной вирусом SARS-CoV-2, с использованием мультиспиральной компьютерной томографической ангиографии.

Материалы и методы. Ретроспективно были изучены медицинская документация и данные мультиспиральной компьютерной томографической ангиографии 200 пациентов с вирусной пневмонией (COVID-19), находившихся на лечении с 25.05.2021 по 15.10.2021, при подозрении на тромбоэмболию лёгочных артерий по результатам лабораторных методов исследования.

Результаты. Из всех пациентов (женщины — 58,5%, мужчины — 41,5%) большинство в возрасте 60–69 лет. Тромбоэмболия лёгочных артерий подтверждена у 42 пациентов, что составило 21% общего числа. В этой группе 36% мужчин и 62% женщин. При оценке локализации тромбоэмболов было обнаружено, что 64,3% случаев имели периферическую локализацию, в 24% случаев тромбоэмболы находились на уровне долевых ветвей, в главных артериях и лёгочном стволе обнаружены в 7,1% и в 4,6% случаев соответственно. При оценке нарушения лёгочной перфузии I степень тяжести была выявлена у 78,6% пациентов, III и IV степени — в 11,9% случаев, II степень — в 9,5% случаев. При анализе частоты встречаемости тромбоэмболии лёгочных артерий у пациентов с разной степенью тяжести пневмонии было обнаружено, что более чем в половине случаев она подтверждена у пациентов с минимальным объёмом поражения лёгочной паренхимы — 22 (52,4%) пациента. На вторую часть пришлось 16,6% случаев с критической степенью тяжести пневмонии, 16,7% — средней, 11,9% — значительной, и всего 2,4% случаев с регрессом воспалительной инфильтрации. Среди пациентов с тромбоэмболией лёгочных артерий пневмония была в стадии прогрессирования в 35,7% случаев, в пиковой стадии — 33,3%, в стадии неполного разрешения — 21,4%, в ранней стадии — 7,2% и в стадии разрешения — 2,4%. Однако при сравнении степени тяжести и стадии пневмонии у пациентов с подтверждённой и не подтверждённой тромбоэмболией лёгочных артерий не было обнаружено статистически значимых различий между этими показателями (p >0,05).

Заключение. Из всех случаев вирусной пневмонии, где было подозрения на тромбоэмболию лёгочных артерий, в 21% получили подтверждение данного диагноза. Из них 64,3% пациентов имели периферическую локализацию тромбоэмболов, 78,6% — I степень нарушения перфузии лёгких, большинство случаев с пневмонией в прогрессирующей (35,7%) и пиковой (33,3%) стадиях. Взаимосвязи между частотой встречаемости тромбоэмболии лёгочных артерий, степенью тяжести и стадией вирусной пневмонии не установлено.

Обоснование. Учитывая большое количество раненых с ампутациями конечностей при огнестрельной травме в условиях военных действий, важна ранняя диагностика терминальных невром с целью адекватного протезирования конечностей.

Цель — определить возможности ультразвукового исследования в оценке концов периферических нервов и выявлении терминальных невром у пациентов после ампутации конечностей при огнестрельной травме.

Материалы и методы. Обследован 71 пациент (мужчины 20–57 лет), 179 периферических нервов. Ультразвуковое исследование проводили по стандартной методике с использованием сканера ACUSON S2000 (Siemens Healthineers, Германия) линейным датчиком с частотой 7–17 МГц после установки программы исследования опорно-двигательного аппарата. Причина ампутации: огнестрельная травма. Давность огнестрельной травмы — от 11 до 362 дней, оперативного вмешательства — от 11 до 340 дней. Показание к исследованию: боли в культях конечностей.

Результаты. При осмотре 179 периферических нервов выявлено 149 травмированных концов для оценки. Распределение частоты повреждений: на верхних конечностях лидировал уровень плеча, на нижних — бедра. В обоих случаях превалировали поражения на левой стороне. Все изменения концов разделены на три группы: 1-я группа (60%) — структурные изменения без признаков терминальной невромы, 2-я группа (25%) — структурные изменения с терминальной невромой, 3-я группа (15%) — структурные изменения с потенциальной (формирующейся) терминальной невромой.

Ультразвуковые признаки структурных изменений без терминальной невромы: утолщение конца нерва с сохранённой фасцикулярностью строения, снижение эхогенности и усиление васкуляризации конца нерва при цветовом допплеровском картировании.

Ультразвуковые признаки потенциальной терминальной невромы: то же + наличие шаровидного гипоэхогенного образования, исходящего из конца нерва, отсутствие дифференцировки на фасцикулы в образовании, последнее занимает не всю площадь поперечного сечения конца нерва, образование аваскулярно при цветовом допплеровском картировании.

Ультразвуковые признаки сформированной терминальной невромы: то же + наличие булавовидного или шаровидного гипоэхогенного образования, превосходящего площадь поперечного сечения нерва проксимальнее в 2 и более раз, исходящего из конца нерва; отсутствие в образовании дифференцировки на фасцикулы; образование занимает всю площадь поперечного сечения конца нерва и также аваскулярно при цветовом допплеровском картировании.

Сроки формирования терминальных невром: потенциальные выявляли в среднем на сроке 109,9 дня (14–362) после огнестрельной травмы и через 98,2 дня (14–340) после оперативного вмешательства. Сформированные терминальные невромы выявляли в среднем на сроке 153,3 дня (31–341) после огнестрельной травмы и через 139,5 дня (14–327) после оперативного вмешательства.

Заключение. Ультразвуковое исследование является эффективным методом выявления терминальных невром как потенциальной причины болевого синдрома на ампутированных конечностях при огнестрельной травме. Для диагностики терминальных невром ультразвуковую диагностику следует проводить не ранее, чем через 31 день от момента оперативного вмешательства, при этом необходим ультразвуковой контроль в динамике.

Обоснование. Ишемический инсульт — одна из ведущих причин смертности как в России, так и во всём мире [1]. Одним из основных методов диагностики ишемического инсульта является компьютерная томографическая ангиография, позволяющая определить наличие стеноза или окклюзии церебральных артерий. Большая часть ишемических инсультов (51%) приходится на бассейн средней мозговой артерии [2], что обусловливает повышенный интерес к оценке кровотока именно в данной области головного мозга. Ручное определение стенозов отличается субъективностью оценки и требует значительных временных затрат. Автоматизация обнаружения сужений средней мозговой артерии является востребованной задачей анализа изображений компьютерной томографической ангиографии.

Цель — разработка алгоритма автоматического обнаружения стенозов в средней мозговой артерии на DICOM-изображениях компьютерной томографической ангиографии на основе применения искусственных нейронных сетей, алгоритмов оценки сосудистости и скелетонизации.

Материалы и методы. Были использованы 262 серии компьютерной томографической ангиографии пациентов Научно-исследовательского института скорой помощи имени Н.В. Склифосовского, из них 94 серии — со стенозом в М1/М2 сегменте средней мозговой артерии. Для обработки изображений применялась искусственная нейронная сеть с архитектурой архитектуры CFPNet-M [3]. Реконструкция сосудистого дерева была основана на вычислении меры «сосудистости» (vesselness) [4] с последующей скелетонизацией выявленных структур.

Результаты. На первом этапе работы была обучена нейронная сеть для сегментации бассейна средней мозговой артерии: обучающий массив был сформирован с помощью шаблона MNI152 с применением аффинных преобразований и их последующей экспертной оценкой. При этом мера IoU (Intersection over Union) составила 0,81. Основным этапом являлась сегментация сосудистого дерева средней мозговой артерии на основе использования фильтра vesselness с последующей оценкой интенсивности вокселей и поиском связанного объекта с наибольшей длиной. Далее осуществлялось построение скелета средней мозговой артерии, то есть определение осевой линии сосуда с представлением получившегося скелета в виде графа, рёбрами которого являются сосуды, а вершинами точки их бифуркаций. Следующим этапом производился расчёт морфологических признаков (диаметр, площадь и периметр) в плоскости поперечного сечения для каждого сегмента (участка между точками бифуркации). На последнем этапе определялась область сужения на основе анализа поведения сечений сегментов с нахождением отклонения от порогового значения. Общая точность алгоритма составила 79,39% (95% доверительный интервал 73,98–84,12), чувствительность — 80,85% (95% доверительный интервал 71,44–88,24), специфичность — 78,57% (95% доверительный интервал 71,59–84,52).

Заключение. Таким образом, был разработан алгоритм детекции стенозов в М1/М2 сегменте на основе сегментации бассейна средней мозговой артерии, оценки vesselness и скелетонизации сосудистого дерева. Применение разработанного алгоритма на практике, после его валидации и клинической апробации, позволит упростить рутинную оценку изображений компьютерной томографической ангиографии врачами-рентгенологами и даст возможность получения объективной оценки области стеноза.

Обоснование. Заболевания сердечно-сосудистой системы являются основной причиной смерти во всём мире [1]. Многие медицинские диагнозы основаны на оценке характерных точек в электрокардиографическом сигнале. Например, двумя важными временными интервалами являются P–R и Q–T, которые оказывают существенное влияние на состояние здоровья пациента [2].

Однако минимальные изменения амплитуд и интервалов между волнами во времени трудно обнаружить простым визуальным осмотром. Задача усложняется тем, что нет чётко установленного правила определения начала и конца Q–T интервала, кроме того, продолжительность интервалов изменяется с каждым сердечным сокращением [3].

Цель — разработка алгоритма, позволяющего выделить динамику изменения длительности интервалов при анализе электрокардиографических сигналов.

Материалы и методы. В качестве рабочего инструмента выступает вейвлет-преобразование. Благодаря своей способности разлагать сигналы на хорошо локализованные базисные функции, вейвлет-преобразование хорошо подходит для того, чтобы отличать электрокардиографические волны от шума [4]. Кроме того, за счёт возможности изменения масштаба можно не только обнаружить различные локальные неоднородности в электрокардиографическом сигнале, но и выявить их длительности.

Одна из основных проблем при использовании вейвлет-преобразования — это выбор материнской функции. В работе предлагается использовать преобразование Эрмита [5], благодаря которому можно сконструировать материнскую функцию произвольной формы, что повышает эффективность обнаружения. Кроме того, преобразование Эрмита можно применить к реальной записи электрокардиографического сигнала, что позволяет сохранить характерные особенности сигнала пациента.

Результаты. Результатом работы алгоритма является набор ритмограмм, каждая из которых прослеживает изменения во времени интервалов электрокардиографического сигнала, например, P–R или Q–T. Ритмограмма является стохастической характеристикой, позволяющей оценить дисперсию Q–T интервалов даже в течение непродолжительных временных отрезков и при смене уровня физической активности. Именно поэтому, применяя статистический аппарат, можно количественно оценить эффективность диагностики предлагаемого алгоритма обработки.

Заключение. В докладе представлены основные выводы работы алгоритма и результаты обработки модельных электрокардиографических сигналов.

Обоснование. Менеджмент дифференцированного рака щитовидной железы включает проведение однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, после проведения радиойодтерапии. Несмотря на хороший ответ на хирургическое лечение и радиойодтерапию, в некоторых случаях выявляют рецидив заболевания, что в 8% наблюдений приводит к неблагоприятному прогнозу [1]. Предварительный анализ распределения I-131 в остаточных тканях щитовидной железы и очагах метастазирования позволяет оценить вероятность рецидива дифференцированного рака. На сегодняшний день не описан одновременно эффективный и простой в исполнении способ прогноза рецидива дифференцированного рака щитовидной железы.

Цель — разработка методики выделения и вычисления текстурных признаков области накопления I-131 с использованием системы однофотонной эмиссионной томографии, соответствующей ткани дифференцированного рака щитовидной железы.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, области шеи и грудной клетки 23 пациентам. В программном обеспечении Xeleris 4DR размечены области интереса — очаги накопления I-131 в ложе первичной опухоли, регионарные и отдалённые метастазы.

Полученная маска с исходным изображением обрабатывались в программе, написанной c помощью пакета Matlab, которая локализует очаги. Вычислены текстурные признаки очагов на основе полученной матрицы пространственной смежности. Она показывает, как часто пиксели с определёнными значениями яркости в серой шкале встречаются на изображении, поэтому признаки на основе матрицы пространственной смежности отражают частотное распределение различных соседств пикселей в данном контексте.

Результаты. Разработан алгоритм построения трёхмерных матриц источника излучения в окружении ткани дифференцированного рака щитовидной железы. Исследованы текстурные признаки трёхмерных матриц. Показано наличие тенденций к различию текстурных признаков, соответствующих упорядоченности значений пикселей и контрасту изображения. Значения полученных признаков подчиняются логнормальному распределению.

Заключение. Алгоритм экстракции текстурных признаков очагов накопления I-131 позволяет проводить анализ посттерапевтических снимков однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, на предмет вероятности рецидива дифференцированного рака щитовидной железы.

Обоснование. Гипофиз является железой внутренней секреции, которая занимает определяющую роль в регуляции обмена веществ, физического и полового развития. Современные методы медицинской визуализации позволяют изучить изменения гипоталамо-гипофизарной области у детей с низким физическим развитием [1–3].

Цель — изучить состояние гипоталамо-гипофизарной области у детей с разными формами нанизма методом магнитнорезонансной томографии.

Материалы и методы. В исследовании участвовали 102 мальчика и 96 девочек с жалобами на задержку роста. Изучены магнитно-резонансные томограммы головного мозга с прицельным исследованиям области гипофиза детей и подростков в возрасте 8–15 лет. На высокопольном магнитно-резонансном томографе проводилось сканирование головного мозга в аксиальной, корональной и сагиттальной плоскостях, с применением стандартных режимов и прицельным исследованием области гипофиза с импульсными последовательностями, взвешенными по Т1 и Т2, толщиной срезов 2,0 мм. При наличии включений в гипофизе и необходимости дифференциальной диагностики между аденомой и кистой кармана Ратке выполнялось внутривенное контрастное усиление. Оценка физического развития детей выполнена с помощью компьютерной программы AntroPlus. Достоверность различий между группами определяли по величине доверительного интервала, различия считали значимыми при p <0,05.

Результаты. Анализ полученных данных свидетельствует о том, что 92,0% детей и подростков с идиопатической низкорослостью имеют показатель коэффициента стандартного отклонения роста от –2,0 до –3,0. У этих детей в 36,4% случаев выявлены признаки гипоплазии гипофиза, в 16,5% — остаточные структуры кармана Ратке, в 4,2% определены неактивные аденомы гипофиза. У остальных детей отмечалось нормальное строение области гипофиза. В группе пациентов с дефицитом гормона роста чаще встречаются дети с коэффициентом стандартного отклонения роста от –3,0 до –4,0 (такой показатель имеют 52,6% обследованных), а отставание в росте более –4 σ имеют 31,4% мальчиков и девочек. У этих детей на магнитно-резонансных томограммах, наряду с образованиями гипоталамо-гипофизарной области и гипоплазией аденогипофиза, в 26,7% случаев (из них мальчиков 83,4%, девочек 16,6%) выявлена аномалия развития гипофиза в виде триады: гипоплазия аденогипофиза, укороченная гипофизарная ножка и эктопия нейрогипофиза. В группе пациентов с задержкой роста, обусловленной наличием наследственных синдромов, 32,7% обследованных имели коэффициент стандартного отклонения роста в пределах от –2,0 до –3,0, а 33,4% — в диапазоне от –3,0 до –4,0. У детей с более выраженной задержкой роста чаще визуализируются магнитно-резонансные признаки «пустого» турецкого седла (22,6%) и гипоплазии гипофиза (34,8%).

Заключение. Магнитно-резонансная томография является преимущественно основным способом оценки состояния гипофиза [4]. Можно отметить, что дети пубертатного возраста с идиопатической низкорослостью имеют коэффициент стандартного отклонения роста от –3,0 до –4,0 в 5,4 раза реже, чем мальчики и девочки из других групп. В группе детей с дефицитом гормона роста коэффициент стандартного отклонения от –3,0 до –4,0 встречается в 1,6 раза чаще, чем у детей с наличием наследственных синдромов. У третьей части детей с гипофизарной низкорослостью, имеющих дефицит роста более –4 σ, визуализирована аномалия развития гипофиза в виде триады (гипоплазии аденогипофиза, укорочения гипофизарной воронки и эктопии нейрогипофиза), тогда как в других группах такой аномалии не выявлено, а коэффициент стандартного отклонения роста более –4 встречался в единичных случаях.

Обоснование. Одним из основных признаков приращения плаценты является патологическая перестройка сосудов в области плацентарной площадки. Такая аномальная гиперваскуляризация матки в силу различных механизмов может приводить к тяжёлой кровопотере у женщин в ходе операции кесарева сечения [2].

Цель — оценить корреляцию между различными типами аномальной гиперваскуляризации, наблюдаемыми при магнитно-резонансной томографии органов малого таза у беременных с приращением плаценты, и кровопотерей во время хирургического родоразрешения путём операции кесарева сечения.

Материалы и методы. Было обследовано 224 пациентки во II и III триместрах беременности с предлежанием и приращением плаценты, подтверждёнными по данным ультразвукового исследования и магнитно-резонансной томографии, а также впоследствии — по данным гистопатологического исследования. Средний возраст пациенток составил 34,8±0,41 года (M±SE, p >0,05). Магнитно-резонансное исследование проводилось по трёхэтапному протоколу на томографах с напряжённостью магнитного поля 1,5 Тл и 3 Тл. Приращение плаценты по данным магнитно-резонансной томографии устанавливалось на основании 11 признаков в соответствии с совместным консенсусным заявлением Общества абдоминальной радиологии и Европейского общества урогенитальной радиологии [1]. Кроме того, оценивались признаки гиперваскуляризации: внутриматочной (ретроплацентарная, интрамуральная и субсерозная) и внематочной (параметральная, парацервикальная, зона маточно-яичникового анастомоза). Диагностическими критериями гиперваскуляризации считались увеличение диаметра сосудов, представленных участками выпадения магнитно-резонансного сигнала, их выраженная извитость и расположение в соответствующих анатомических областях относительно матки. Кровопотеря во время родов оценивалась по пяти категориям: 1000 мл, 1000–1500 мл, 1500–2000 мл, 2000–3000 мл и >3000 мл [3]. Корреляцию между переменными оценивали с использованием линейной регрессии и коэффициента корреляции Пирсона (r), а также однокомпонентного дисперсионного анализа. Различия считались статистически значимыми, если p <0,05.

Результаты. Согласно данным корреляционного анализа, на тяжесть послеродового кровотечения наиболее значимое влияние оказывало образование передней (r=0,3591, p <0,0001) и боковой (r=0,2799, p <0,0001) параметральной сосудистой коллатерализации, а также маточно-яичникового анастомоза (r=0,1369, p=0,0407). При этом не было выявлено статистически значимого влияния признака ретроплацентарной гиперваскуляризации на увеличение объёма кровопотери (r=–0,01611, p=0,6051).

Заключение. Исследование продемонстрировало, что паттерны патологической перестройки сосудов в области плацентарной площадки могут быть чётко идентифицированы с помощью метода магнитно-резонансной томографии и использованы в качестве предиктора тяжёлой кровопотери. Беременных с такими результатами магнитнорезонансной томографии следует направлять в перинатальные центры 3-го уровня для обеспечения адекватного контроля повышенных рисков акушерского кровотечения во время оперативных родоразрешений.

Обоснование. Рак предстательной железы является одним из наиболее распространённых онкологических заболеваний среди мужчин [1, 2]. За последние годы в мире создан ряд прогностических моделей на основе текстурного анализа изображений бипараметрической магнитно-резонансной томографии. Исследования показали, что радиомические признаки, извлечённые из карт измеряемого коэффициента диффузии, являются наиболее воспроизводимыми [3]. Однако эти модели имеют ограничения по точности, поскольку построены с помощью одного алгоритма машинного обучения, который учитывает только линейную зависимость [4–6].

Цель — повышение точности прогностической модели, диагностирующей рак предстательной железы, за счёт использования стекинга алгоритмов машинного обучения, которые учитывают не только линейные, но и нелинейные зависимости на основе радиомики бипараметрической магнитно-резонансной томографии карт измеряемого коэффициента диффузии.

Материалы и методы. Проведено одноцентровое когортное ретроспективное исследование пациентов с подозрением на рак предстательной железы в отделении рентгеновской диагностики и томографии Объединённой больницы с поликлиникой (Москва) с 2017 по 2023 год. Наличие рака предстательной железы подтверждено биопсией или радикальной простатэктомией. Статистический анализ проводился с использованием Python 3.11.

Результаты. В исследовании приняло участие 67 мужчин в возрасте 60 [54; 66] лет, из них у 57 — рак предстательной железы, а у 10 — доброкачественное образование простаты. Программное обеспечение LIFEx позволило выделить 96 радиомических параметров.

Статистически значимые различия выявлены по: PARAMS_ZSpatialResampling (размер воксела по оси Z) (p=0,001), SHAPE_Sphericity[onlyFor3DROI] (сферичность формы) (p=0,006), SHAPE_Compacity[onlyFor3DROI] (компактность формы) (p=0,004), GLRLM_HGRE (p=0,039), GLRLM_SRHGE (p=0,041), GLRLM_RLNU (p=0,039). GLRLM — матрица длин серий уровня серого. Однофакторная логистическая регрессия показала, что статистически значимо влияли на исход: SHAPE_Compacity[onlyFor3DROI] (R²=15%) и PARAMS_ZSpatialResampling (R²=18%). Методом многофакторной логистической регрессии была построена прогностическая модель, которая учитывает линейные зависимости. Модель включает 3 показателя, которые совместно статистически значимо влияют на исход (R²=23%): SHAPE_Sphericity[onlyFor3DROI], PARAMS_ZSpatialResampling и GLRLM_RLNU.

Для описания нелинейных связей, была построена другая модель на основе алгоритма «Дерево решений». В неё вошли 4 показателя (R²=58%): DISCRETIZED_HISTO_Entropy_log10 (случайность распределения), SHAPE_Sphericity[onlyFor3DROI], PARAMS_ZSpatialResampling и GLRLM_SRE.

Стекинг алгоритмов, состоящий в расчёте среднеарифметического между предсказаниями алгоритмов многофакторной логистической регрессии и «Дерева решений», позволил построить модель, которая учитывает линейные и нелинейные зависимости. Модель включает 5 параметров (R²=77%). Построенная модель легла в основу программы-калькулятора [7], внедрённой в данный момент в практику врача-рентгенолога.

Заключение. Новая модель, построенная на основе карт измеряемого коэффициента диффузии, работает лучше (площадь под ROC-кривой 99,0% [97,7; 100,0]), чем существующие модели с площадью под ROC-кривой 83,6% [78,3; 88,9], которые показывают значительную вариативность (I²=71%). Повышение точности работы модели произошло за счёт применения стекинга технологий машинного обучения, который позволил учесть как линейное, так и нелинейное влияние переменных на исход.

Обоснование. Бесконтрастная магнитно-резонансная перфузия позволяет выявить участки изменения перфузии головного мозга у пациентов с рассеянным склерозом даже при отсутствии очаговых поражений [1], имея преимущества в виде неинвазивности [2] и малого времени сбора данных, что даёт возможность повторных обследований и динамического наблюдения без контрастной нагрузки на пациента. Применение бесконтрастной магнитно-резонансной перфузии у пациентов с рассеянным склерозом может иметь важное значение в постановке диагноза, тактике ведения и оценке течения заболевания. Однако получение количественных значений перфузии при рассеянном склерозе в клинической практике изучено ещё недостаточно [3]. Применение разработанного алгоритма постпроцессинга данных бесконтрастной магнитно-резонансной перфузии позволяет не только проводить оценку в интересующих областях, но и получать абсолютные значения перфузии, оценённые в мл/(100 г×мин).

Цель — разработать алгоритм и изучить перфузионные изменения головного мозга методом бесконтрастной магнитно-резонансной перфузии у пациентов с рассеянным склерозом по сравнению с контрольной группой.

Материалы и методы. Объект исследования — пациенты с рассеянным склерозом (n=15) и контрольная группа (n=15). Методом исследования является магнитно-резонансная томография на аппарате 3.0Т Philips Ingenia с базовым протоколом исследования (Т1- и Т2-взвешенные изображения, FLAIR, DIR, CE_T1), дополненный псевдо-непрерывным маркированием артериальных спинов (pCASL). Статистический анализ — непараметрические методы.

Результаты. В связи со сложностями количественной обработки данных бесконтрастной перфузии, был разработан алгоритм, включающий применение следующих программных обеспечений: Radiant, MatLAB, FSL (BASIL), MriCroGL, PyCharm. Было установлено, что у группы условно-здоровых добровольцев перфузия без учёта ликворосодержащих пространств и сосудов головного мозга, выделенная и корегистрированная с атласом Т1-взвешенных изображений, составила в среднем 52,8±1,32 мл/(100 г×мин), что подтверждается ведущими мировыми исследованиями и отражает эффективность и качественность алгоритма [4, 5]. Кроме этого, в рамках исследования, у группы пациентов с рассеянным склерозом были получены значения в очаге демиелинизации [9,7±5,4 мл/(100 г×мин)] и в визуально интактном белом веществе больших полушарий головного мозга [46,1±1,7 мл/(100 г×мин)]. При этом было выявлено, что в визуально интактных областях полушарий головного мозга происходит диффузное снижение показателей перфузии относительно контрольной группы, что также широко освещено в научной литературе [6].

Заключение. Применение разработанного алгоритма для анализа псевдо-непрерывного маркирования артериальных спинов у пациентов с рассеянным склерозом позволяет оценивать перфузию как в очаге демиелинизации, так и в визуально интактном белом веществе больших полушарий головного мозга. При этом было выявлено, что в визуально-интактных областях полушарий головного мозга происходит диффузное снижение показателей перфузии (в среднем на 13%) относительно результатов контрольной группы. Данное наблюдение отражает, что применение метода псевдо-непрерывного маркирования артериальных спинов позволяет заподозрить появление очагов до их клинико-морфологической верификации на других рутинных последовательностях.

Обоснование. Узловые образования щитовидной железы — распространённая проблема с частотой встречаемости 19–35% по данным ультразвукового исследования и 8–65% по данным аутопсии [1]. В некоторых случаях наблюдается болезнь Пламмера, а в 10–35% случаев болезни Грейвса могут наблюдаться узловые образования, накопление йода которыми носит различный характер [2, 3]. Одним из основных методов лечения болезней Грейвса и Пламмера является радиойодтерапия, подразумевающая исключение злокачественности узлов. Кроме того, проводится исследование фармакокинетики йода — наиболее длительный и трудозатратный этап подготовки к радиойодтерапии. В клинической практике проводится ультразвуковое исследование согласно системе TI-RADS, затем (в случае необходимости) — тонкоигольная аспирационная пункционная биопсии, стратифицированная по системе Bethesda. Однако ультразвуковое исследование подвержено субъективным интерпретациям, использование же систем поддержки принятия решений может сократить количество тонкоигольных аспирационных пункционных биопсий на 27%, количество пропущенных злокачественных новообразований на 1,9%. Кроме того, количественное описание ультразвукового исследования узловых образований может усовершенствовать процедуру исследования фармакокинетики I-131 [4, 5].

Цель — разработка метода количественного описания ультразвуковых изображений узловых образований щитовидной железы для прогноза злокачественности и накопления I-131 узловыми образованиями.

Материалы и методы. В исследование было включено 125 узловых образований с наличием патоморфологического заключения (65 доброкачественных, 60 злокачественных) и 25 доброкачественных узлов (установлено в рамках цитологического исследования) пациентов, прошедших радиойодтерапию в рамках реализации проекта № 22-15-00135 гранта Российского научного фонда. Продольная и поперечная проекции узлов щитовидной железы были получены с помощью аппаратов GE Voluson E8 (включает 36% всех доброкачественных узлов и 27% злокачественных) и GE Logiq E (64% доброкачественных и 73% злокачественных). Для 25 узлов, полученных на аппарате GE Logiq V2, проведено исследование фармакокинетики I-131 с определением индекса накопления I-131 через 24 часа. Исследовались признаки на основе матрицы пространственной смежности, матрицы длин линий уровней серого, матрицы размера зон уровней серого, а также гистограммные и геометрические признаки изображений ультразвукового исследования.

Результаты. Разработанная на основе наиболее значимых признаков и после проведения корреляционного анализа KNN модель прогноза злокачественности имеет значение диагностической точности 72±3%, чувствительности 73±5%, специфичности 73±5%. Исследование фармакокинетики I-131 показало наибольшее значение модуля коэффициента корреляции Спирмена для признаков максимальный гистограммный градиент интенсивности (r=–0,48, p=0,08) и энтропия интенсивности (r=–0,51, p=0,06) с накоплением I-131 через 24 часа.

Заключение. Проведённое исследование демонстрирует возможность применения количественного описания ультразвуковых изображений узловых образований в качестве инструмента для мониторинга узлов перед проведением радиойодтерапии для последующего дополнительного назначения тонкоигольной аспирационной пункционной биопсии и прогнозирования накопления I-131 через 24 часа.

Обоснование. В настоящее время искусственный интеллект в виде искусственных нейронных сетей активно внедряется в различные сферы нашей жизни, в том числе и в медицину. В частности, в оториноларингологии искусственные нейронные сети используют изображения, полученные при эндоскопическом обследовании пациентов (например, при видеоларингоскопии) [1–3] Интерпретация ларингоскопической картины зачастую представляет значительные трудности для практического врача, что снижает частоту выявления предраковых заболеваний гортани и способствует росту числа пациентов с раком гортани III–IV стадии [4, 5] Это определяет важность своевременного проведения и правильной интерпретации результатов эндоскопического обследования пациентов с заболеваниями гортани. Искусственные нейронные сети могут быть применены для анализа результатов видеоларингоскопии, предоставляя дополнительные подсказки врачу, что может помочь повысить точность диагностики и снизить риск ошибки [6, 7].

Цель — разработка и обучение искусственной нейронной сети для распознавания характерных признаков образований и вариантов нормы гортани.

Материалы и методы. Работа выполнена в рамках гранта Московского центра инновационных технологий в здравоохранении № 2112-1/22 «Использование нейросети (алгоритмов искусственного интеллекта) для контроля и повышения качества диагностики и лечения заболеваний структур гортани и уха на основе цифровой технологии». В процессе работы применялись методы сбора данных, необходимых для создания фотобанка (датасета) медицинских изображений, полученных при видеоларингоскопии; методы разметки данных для формирования датасетов по отдельным нозологиям и группам заболеваний; метод консилиума; методы анализа точности распознавания и классификации цифровых эндоскопических снимков; методы обучения классификационных нейронных сетей.

В итоге для обучения искусственной нейронной сети был собран, размечен и загружен датасет, состоящий из 1471 снимка гортани в цифровых форматах (jpg, bmp). Среди них на образование гортани пришлось 410 изображений, на варианты нормы — 1061 снимок. Далее было проведено обучение нейросети и тестирование её с целью распознавания признаков нормы и образований гортани.

Результаты. По результатам тестирования искусственной нейронной сети была сформирована матрица неточностей, рассчитано значение точности распознавания, рассчитаны показатели качества работы модели, построена ROC-кривая. Разработанная и обученная искусственная нейронная сеть продемонстрировала точность 86% в распознавании признаков образований и нормы гортани.

Заключение. Проведённое исследование демонстрирует, что обученная искусственная нейронная сеть может достаточно успешно различать признаки нормы и образований гортани на эндоскопических фотографиях. При дальнейшем обучении нейросети и достижении высокой точности данную технологию возможно применить в клинической практике в качестве помощника в интерпретации ларингоскопических изображений и ранней диагностики образований гортани, а также для контроля и повышения качества диагностики и лечения заболеваний горла, носа и ушей врачами первичного звена.

Обоснование. Диагностика вестибулярных расстройств, проявляющихся жалобой на головокружение и неустойчивость, в амбулаторной практике представляет сложную задачу для врачей всех специальностей [1]. Проведение отоневрологического обследования пациента с головокружением квалифицированным специалистом возможно лишь в некоторых клиниках, что ограничивает доступность данного вида специализированной помощи, а также своевременную диагностику пациентов с вестибулярными расстройствами [2, 3]. Дистанционное консультирование изучалось при проведении вестибулярной реабилитации и показало свою эффективность [4], однако в последнее десятилетие актуальность телемедицины стабильно возрастает в условиях развития информационно-коммуникационных технологий. Телемедицина имеет значительный потенциал для повышения доступности качественной медицинской помощи населению, преодолевая географические барьеры и кадровый дефицит узкопрофильных специалистов.

Цель — выявить особенности телемедицинского консультирования пациентов с вестибулярными расстройствами.

Материалы и методы. С использованием телемедицинской платформы DSC.Clinic проведено дистанционное консультирование 20 пациентов в возрасте от 27 до 85 лет (средний возраст 54,1±5,4 года; 13 женщин и 7 мужчин, без разделения на группы), включавшее сбор жалоб и анамнеза, ознакомление с данными результатов обследований, назначенных другими специалистами. Продолжительность консультаций составляла 20 мин. Далее определялась диагностическая концепция вестибулярного расстройства, пациентам давались рекомендации по выполнению дополнительных обследований, а также по немедикаментозному и симптоматическому лечению. В течение последующих 1–2 недель проводилась очная консультация с полным клиническим отоневрологическим обследованием, постановкой клинического диагноза и назначением лечения. Проведена оценка сопоставимости телемедицинской и очной консультации и особенностей дистанционного консультирования пациентов с вестибулярными расстройствами.

Результаты. Во всех случаях пациенты были направлены на консультацию отоневролога другими специалистами с диагнозом «вестибулопатия неясной этиологии»: 16 пациентов (80%) были направлены неврологом, 4 пациента (20%) — оториноларингологом. В рамках дистанционного консультирования 5 пациентам (25%) было рекомендовано провести аудиологическое исследование, 4 пациентам (20%) рекомендовали ведение дневника головной боли. При сборе анамнеза у 11 пациентов (55%) выявлен эпизодический вестибулярный синдром, у 7 пациентов (35%) — хронический вестибулярный синдром, у 2 пациентов (10%) — острый вестибулярный синдром. В 6 случаях (30%) диагностическая концепция включала одно вестибулярное расстройство, в 6 случаях (30%) предполагалась ассоциация вестибулярных расстройств, в 8 случаях (40%) — дифференциально-диагностический ряд возможных вестибулопатий. После очной консультации диагностическая концепция полностью подтвердилась у 10 пациентов (50% случаев), у 6 пациентов (30% случаев) подтвердился диагноз из предложенного ранее дифференциального ряда; 4 пациента (20%) потребовали дальнейшего наблюдения.

Заключение. Дистанционная консультация пациента с вестибулярным расстройством позволяет заранее назначить необходимое для постановки клинического диагноза обследование. В работе представлены начальные данные по анализу эффективности телемедицинского консультирования в отоневрологии, планируется обследование и анализ большего количества пациентов для разработки наиболее оптимального алгоритма использования телемедицины при различных видах вестибулярной патологии. На основе полученных данных после проведённого очного отоневрологического обследования в 80% случаев было соответствие диагноза в рамках заранее установленного дифференциально-диагностического ряда, тогда как в половине всех случаев диагностическая концепция оказалась полностью соответствующей клиническому диагноз. В зарубежной литературе вопросы применения телемедицины для дистанционного мониторинга и вестибулярной реабилитации активно обсуждаются уже в течение нескольких лет [5], в отличие от отечественных данных, что позволяет считать описанное исследование перспективным, а вопрос — требующим дальнейшего изучения.

Обоснование. В отечественной и мировой литературе опубликовано ограниченное количество исследований, посвящённых дифференциальной диагностике гастроинтестинальных стромальных опухолей с другими внутрибрюшными опухолями. Лечение неэпителиальных опухолей желудка осуществляется в соответствии с гистологическим типом. Стандартное лечение для локализованных форм гастроинтестинальных стромальных опухолей — хирургическое. Для обнаруженных субэпителиальных образований до 2 см, при отсутствии эндоскопических признаков высокого риска, может рассматриваться тактика активного наблюдения с обязательным выполнением эндоскопического ультразвукового исследования и соблюдением краткосрочных интервалов. Лейомиомы, будучи доброкачественными образованиями, при отсутствии клинических симптомов, как правило, не требуют хирургического лечения. Таким образом, предоперационное определение типа опухоли может помочь избежать необоснованного хирургического вмешательства. Однако возможности компьютерной томографии в дифференцировании данных типов опухолей ограничены из-за схожей рентгенологической картины. Ввиду этого требуется поиск и освоение новых научных и клинических методов. Одной из возможных методик является текстурный анализ (радиомика).

Цель — изучить возможности текстурного анализа (радиомики) в диагностике и дифференциальной диагностике гастроинтестинальных стромальных опухолей и лейомиом желудка, анализируя имеющуюся мировую научную литературу.

Материалы и методы. Проведён поиск опубликованных статей в базах данных PubMed, Scopus, Web of Science по ключевым словам: gastrointestinal stromal tumors, leiomyomas, radiomics. В наш обзор вошли 4 метаанализа, 16 оригинальных статей.

Результаты. Текстурный анализ является перспективным инструментом для количественной оценки гетерогенности образований на рентгенологических изображениях, извлекая дополнительные данные, которые не могут быть оценены с помощью визуального анализа. Были изучены возможности применения текстурного анализа для дифференциальной диагностики гастроинтестинальных стромальных опухолей с другими новообразованиями желудочно-кишечного тракта, стратификации риска и прогнозирования исхода после хирургического лечения, а также оценки мутационного статуса опухолей. Дифференциальная диагностика гастроинтестинальных стромальных опухолей должна проводиться с другими мезенхимальными опухолями желудка (шваннома, лейомиома), а также со злокачественными опухолями (аденокарцинома, лимфома), однако количество таких публикаций невелико. Некоторые опубликованные исследования по текстурному анализу гастроинтестинальных стромальных опухолей продемонстрировали отличную воспроизводимость полученных моделей.

Заключение. Отсутствие стандартизации и различия в методологии исследования затрудняют применение радиомики в клинической практике. В перспективе текстурный анализ может стать полезным инструментом для первичной оценки опухолей желудка, сократив время постановки диагноза и определение тактики ведения пациента до выполнения биопсии, а также предотвратить неправильное лечение.

Обоснование. Обучение хирургическим навыкам является сложным и трудоёмким процессом. С того момента, как операции стали способом излечения пациента от заболевания, и по настоящее время остаётся актуальной передача знаний через непосредственное участие в ходе оперативного вмешательства. Однако технически сложные вмешательства, а также манипуляции, цена ошибки в исполнении которых слишком велика, не всегда можно позволить выполнять в качестве учебного процесса. Именно в таких случаях незаменимой становится так называемая живая хирургия, представляющая собой показательные операции, транслируемые на экраны мониторов в режиме реального времени и проводимые в формате лекции-диалога [1]. Подобный формат особенно ценен при обучении врачей-онкологов, чьи пациенты изначально имеют ряд интра- и послеоперационных операционных рисков.

Цель — Обосновать необходимость регулярного применения «живой хирургии» в качестве эффективного способа обучения врачей-специалистов хирургическим навыкам.

Материалы и методы. Описательный синтез данных литературы с целью обоснования необходимости внедрения «живой хирургии» в процесс обучения врачей-специалистов. В ходе написания работы проанализированы исследования, отражающие различные аспекты процесса обучения врачей хирургическим навыкам с использованием телекоммуникационных технологий.

Результаты. Во всех проанализированных исследованиях авторы сходятся во мнении, что применение телекоммуникационных технологий, позволяющих проводить сеансы «живой хирургии» для передачи специалистам знаний оперативной техники, имеют образовательную ценность и дают возможность наглядно и поэтапно представить перечень практических навыков, необходимых для проведения оперативного вмешательства [1–8]. C.T. Huerta и соавт. отмечают, что трансляции операций в режиме реального времени имеют больший образовательный эффект, чем аналогичные манипуляции, представленные видеозаписями [2]. Многие авторы, изучающие возможности применения «живой хирургии», задавались вопросом безопасности данного мероприятия для пациента. Большинство показало, что прямые трансляции не ведут к увеличению частоты интра- и послеоперационных осложнений [1, 3–5], однако часть исследователей указывают на повышение рисков, которые, в свою очередь, можно нивелировать чётким соблюдением свода правил проведения «живой хирургии» [6, 7]. Кроме того, очень важно перед мероприятием получить от пациента согласие на проведение прямой трансляции хирургического лечения [7].

Заключение. Резюмируя вышеизложенное, «живую хирургию» можно считать эффективным способом обучения врачей-специалистов хирургическим навыкам. Его применение должно стать регулярным и технически отработанным. При этом, чтобы не навредить здоровью пациента, необходимо соблюдать чёткие правила проведения «живой хирургии», предварительно взяв у пациента информированное согласие на участие в данном мероприятии.

Обоснование. В последнее десятилетие интерес к неинвазивному мониторингу уровня гликемии значительно возрос [1]. Это обусловлено стремлением снизить дискомфорт пациентов, а также риск инфекций, связанных с традиционными инвазивными методами [2]. Рамановская спектроскопия, считающаяся перспективной для неинвазивных измерений [3], в сочетании с машинным обучением может привести к более точным и быстрым способам диагностики состояний, связанных с нарушениями гликемии [4].

Цель — создание и валидация нового портативного глюкометра на основе Рамановской спектроскопии с использованием методов машинного обучения для неинвазивного определения уровня гликированного гемоглобина (HbA_1c).

Материалы и методы. Исследование проводилось на выборке из 100 добровольцев различной возрастной группы и пола, с различным статусом здоровья, включая людей с сахарным диабетом 1-го, 2-го типов и без него. Для сбора данных использовался разработанный нами портативный прибор, основанный на регистрации Рамановских спектров с лазерным возбуждением 638 нм. Данные анализировались с использованием нейронных сетей Support Vector Machine [5].

Результаты. После обработки спектроскопических измерений с использованием Support Vector Machine, система показала сравнимые с традиционными методами (такими, как высокоэффективная жидкостная хроматография) чувствительность (95,7%) и специфичность (84,2%) в определении уровня HbA_1c [6]. Выявлено, что алгоритм достаточно адаптивный и может быть использован в широком диапазоне типов кожи, вне зависимости от возраста и пола участников. Результаты указывают на возможность использования разработанного прибора в клинической практике.

Заключение. Разработанный портативный глюкометр на основе Рамановской спектроскопии в комбинации с алгоритмами машинного обучения может стать обнадёживающим шагом к неинвазивному и непрерывному мониторингу уровня гликемии у пациентов с сахарным диабетом.

Обоснование. В настоящее время разработка новых сцинтилляционных материалов на основе флуоресцентных нанокристаллов со структурой перовскита состава CsPbBr3 и квантовых точек CdSe/ZnS является актуальной темой и развивается многими научными группами [1–4]. Оба указанных материала обладают высоким потенциалом для применения в этой роли, поскольку являются отличными флуорофорами с квантовым выходом люминесценции около 100%, но кроме того обладают и высокими значениями эффективного атомного номера Zeff. Сечение фотоэффекта зависит от Zeff как (Zeff)5, а величина поглощения рентгеновских лучей зависит от Zeff как (Zeff)4/(AЕ3), где A — атомная масса вещества, поглощающего γ-квант, а E — энергия рентгеновского фотона [5].

Цель — разработать методику изготовления сцинтилляторов на основе квантовых точек и полимерных матриц, обладающих высокой степенью прозрачности, высокой временной стабильностью квантового выхода люминесценции и короткими временами затухания люминесценции (время высвечивания или среднее время жизни вещества в возбуждённом состоянии) для регистрации гамма-излучения.

Материалы и методы. Для регистрации сцинтилляционных сигналов использовался фотоэлектронный умножитель HAMAMATSU R7400U-6. В качестве источника ионизирующего излучения использовался источник 137Cs с энергией γ-кванта 661,7 кэВ.

Результаты. При облучении γ-квантами изотопа 137Cs образцов на основе матрицы поли(пара-метилстирола), сшитого молекулами дивинилбензола (10% масс), активированных нафталином (10%, первичный акцептор), антраценом (1%) и квантовыми точками/перовскитными нанокристаллами (0,1–1,0%, переизлучатель) в энергетическом спектре проявлялось эффективное комптоновское рассеяние гамма-квантов в веществе на атомах, входящих в состав квантовых точек/перовскитных нанокристаллов.

В результате исследования было обнаружено, что для образцов, не содержащих неорганические элементы — квантовые точки и перовскитные нанокристаллы, — комптон-эффект для гамма-квантов отсутствует. Дополнительно показано, что матрица параметилстирола позволяет защитить перовскитные нанокристаллы от воздействия внешней среды, при этом значение квантового выхода фотолюминесценции объёмных композитных материалов на основе перовскитных нанокристаллов состава CsPbBr3 и поли(параметилстирола) длительное время остаётся постоянным в пределах погрешности.

Заключение. Экспериментально подтверждено, что квантовые точки и перовскитные нанокристаллы, инкапсулированные в различные полимерные матрицы, проявляют свойства сцинтилляторов под воздействием ионизирующего излучения. Изготовленные образцы перовскитных нанокристаллов/квантовых точек и различных полимеров можно считать наиболее перспективными для использования в качестве сцинтилляционного материала для регистрации рентгеновского и гамма-излучения.

Обоснование. Рак молочной железы — заболевание, которое является одной из основных причин смертности от рака у женщин [1]. Регулярный массовый скрининг, проводимый с помощью маммографии, играет важнейшую роль в заблаговременном выявлении изменений в тканях молочной железы. Однако начальные стадии патологии часто остаются незамеченными, и их сложно диагностировать [2].

Несмотря на эффективность маммографии в снижении смертности от рака молочной железы, ручной анализ изображений может занимать много времени и быть трудозатратным. Поэтому актуальны попытки автоматизировать этот процесс, например, с помощью систем автоматизированной диагностики (CAD) [3]. Однако в последние годы всё больший интерес вызывают решения на основе нейронных сетей, в частности в биологии и медицине [4–6]. Технологические достижения, использующие искусственный интеллект, уже показали свою эффективность в обнаружении патологий [7, 8].

Цель — создание автоматизированного решения для выявления рака молочной железы на маммограммах.

Материалы и методы. Решение реализовано следующим образом: разработан инструмент на основе глубокой нейронной сети, который позволяет по подаваемому на вход изображению получить вероятность наличия злокачественного образования. Для обучения модели был использован объединённый датасет из открытых наборов данных, таких как MIAS, CBIS-DDSM, INbreast, CMMD, KAU-BCMD, VinDr-Mammo [9–14].

Результаты. Модель классификации, основанная на архитектуре EfficentNet-B3, позволяет достичь при тесте на выборке из комбинированного набора данных до 0б95 по метрике площади под ROC-кривой, 0,88 Sensitivity и 0,9 Specificity. Благодаря обучению на изображениях из разных датасетов, отличающихся по качеству данных и региону получения, модель обладает высокой обобщающей способностью, что является ещё одним преимуществом. Кроме того, для повышения эффективности использовались такие методы, как предварительная обрезка изображений и аугментации в процессе обучения.

Заключение. Результаты экспериментов показали, что модель на высоком уровне достоверности может выявлять злокачественные образования. Полученные высокие метрики качества обеспечивают значительный потенциал для внедрения данного метода в автоматизированную диагностику, например, в качестве дополнительного мнения для медицинских специалистов.

Обоснование. Применение технологий видеофиксации в эмбриологии существенно развивается. Эти технологии позволяют объективизировать анализ процесса раннего эмбриогенеза каждого культивируемого эмбриона без необходимости изъятия культуральной чашки из инкубатора. Технологии таймлапс в рутинной практике позволяют гарантированно обнаружить патологии развития эмбриона, недоступные традиционным методам контроля развития [1, 2]. Однако разметка и оценка в ручном режиме всех кадров, снятых в процессе культивирования, может занимать значительное время. Кроме того, сама видеофиксация не снимает проблемы объективизации качества интерпретации полученных изображений [3]. Решением задач такого класса успешно занимаются интеллектуальные технологии, в частности решения, разрабатываемые с применением машинного обучения.

Цель — разработка системы автоматического анализа морфокинетического состояния человеческого эмбриона с целью оценки его имплантационной способности.

Материалы и методы. Визуальные данные были собраны в медицинском центре «Семья» (Уфа, Россия) и Клиническом госпитале ИДК группы компаний «Мать и дитя» (Самара, Россия). Цифровые изображения периода доимплантационного развития эмбрионов человека до стадии бластоцисты (0–6-е сутки от инсеминации) получены с использованием инкубатора для лабораторий экстракорпорального оплодотворения «ЭмбриоВизор» с системой таймлапс (гиперлапс) видеофиксации. Культивирование эмбрионов осуществлялось индивидуально в специальных микролунках чашек WOW (Vitrolife, Швеция). Разметка набора данных выполняется с использованием программного обеспечения Label Studio Community Edition. Для анализа данных выбрана рекуррентная свёрточная нейронная сеть, которая была обучена на основе анализа многочисленных изображений.

Результаты. В основе разработки системы автоматического анализа лежит классификация морфокинетического состояния эмбриона по стадиям эмбриогенеза: оплодотворение, дробление, образование морулы, образование бластоцисты. В зависимости от определённого этапа развития будет выполняться сегментация множественных объектов, таких как пронуклеусы и полярные тела на стадии оплодотворения или бластомеры на стадии дробления. Планируется построение бинарной классификации наличия дополнительных признаков (мультинуклеация, неоднородность эндоплазматической сети), классификации/регрессии дополнительных признаков (так, фрагментация может быть оценена в виде дискретных диапазонов или абсолютных значений). Результатом работы является система разметки морфодинамического профиля эмбриона с использованием глубокого обучения. Этот метод позволяет автоматизировать и ускорить процесс анализа, ранее требовавший значительных временных и человеческих ресурсов.

Заключение. Ожидается, что разработанная система автоматического анализа морфокинетического состояния эмбрионов упростит процесс анализа качества эмбрионов человека в лабораториях экстракорпорального оплодотворения, сократив время и ресурсы, затрачиваемые на этот процесс, повысит точность и надёжность оценки имплантационной способности эмбрионов и сможет стать основой создания системы поддержки принятия врачебного решения в эмбриологии.

Обоснование. К профессиям, существенно укрепляющим экономику страны, относятся медицинские работники [1, 2]. Разработка и внедрение здоровьесберегающей технологии по продлению эффективного профессионального долголетия медицинских работников старших возрастных групп сохранит их как трудовой ресурс страны, что исключит экономические потери государства.

На основании ранее проведённого исследования (социологический опрос врачей, оказывающих медицинскую помощь в поликлиническом сегменте г. Москвы и Московской области) была проведена оценка профессиональных компетенций специалистов [3] и сформирована организационная технология [4], которая и была предложена для экспертной оценки.

Цель — определить значимость мероприятий, формирующих организационную технологию, направленную на пролонгацию эффективного профессионального долголетия врачей старших возрастных групп.

Материалы и методы. Методы: социологический, статистический, экспертной оценки. Экспертам (n=50) было предложено провести ранжирование мероприятий, составляющих комплексную технологию по мере значимости для достижения результата — поддержка эффективного профессионального долголетия врачей, в случае реализации такой технологии. В качестве экспертов выступили специалисты в сфере здравоохранения и общественного здоровья — главные врачи, заведующие отделений городских поликлиник г. Москвы и Московской области, имеющие аккредитацию по специальности 03.02.03 с опытом руководства в сфере здравоохранения от 1 до 29 лет.

Результаты. Все эксперты считают, что в медицинской организации должны быть предусмотрены мероприятия, направленные на профилактику старческой деградации врачей. Необходимость тестирования врачей старших возрастных групп (50+) на предмет выявления когнитивных расстройств и деменции подтвердили 90% экспертов. С тем, что врачи старших возрастных групп (50+) нуждаются в облегчённом режиме работы (снижение интеллектуальной трудовой нагрузки, пролонгация отдыха) согласились 60% экспертов. При этом 20% экспертов одобряют переход на облегчённый режим работы в индивидуальном порядке после тестирования, 10% — согласовали только пролонгацию отдыха, 10% — дали отрицательный ответ. Широкое внедрение медицинских информационных систем (и обучение работы с ними) окажет помощь в поддержке эффективного профессионального долголетия врачей старших возрастных групп по мнению 90% экспертов. Всего 40% экспертов согласились с тем, что перевод врачей старших возрастных групп на монопрофильный приём поспособствует пролонгации их эффективного профессионального долголетия. По мнению 80% экспертов, целесообразно проведение регулярных когнитивных тренингов для врачей старших возрастных групп; при этом 10% считают, что это необходимо только по показаниям, а другие 10% не одобрили инициативу. Организационные меры по поддержанию эффективного профессионального долголетия не используются в медицинской организации 70% экспертов, в остальных случаях (30%) имеют место единичные мероприятия. Технология «Лечебная учёба» [5] оценена всеми экспертами положительно. Перечень мероприятий от экспертов: введение «тайм-аутов» помимо обеденного перерыва во время рабочей смены, производственная гимнастика, введение в штат психолога для оказания психологической помощи врачам, проведение школ компьютерной грамотности.

Заключение. Необходимость внедрения организационной технологии по пролонгации врачебных компетенций подтверждена экспертами в сфере здравоохранения и общественного здоровья. Однако предлагаемую технологию следует скорректировать с учётом полученных экспертных заключений.

Обоснование. Для совершенствования диагностики патологических изменений артерий с помощью компьютерной томографической ангиографии используются антропоморфные тест-объекты из тканеимитирующих материалов. Создание тест-объектов требует подбора материалов со свойствами, корректно воспроизводящими биомеханические и рентгеновские характеристики артериальной стенки. Тканеимитирующие материалы, использующиеся в современных тест-объектах, не всегда учитывают условия, в которых функционирует артериальная стенка in vivo [1]. Кроме того, требуется подбор материалов для имитации патологических процессов, таких как изменение толщины артериальной стенки в области аневризмы, имитация тромбов [2]. Выбор тканеимитирующих материалов для создания тест-объекта существенно влияет на результаты исследований, проводимых с его использованием.

Цель — определение биомеханических и рентгеновских свойств тканеимитирующих материалов для антропоморфного моделирования тест-объектов артериальных сосудов.

Материалы и методы. Проведён литературный анализ тканеимитирующих материалов для создания тест-объектов артериальных сосудов. Поисковой запрос содержал ключевые слова: «брюшной отдел аорты», «аневризма», «КТ-ангиография», «тканеимитирующий материал», «тест-объекты», «механические свойства артериальной стенки». По результатам литературного обзора исследованы биомеханические характеристики стенки артериального сосуда в здоровом состоянии и при аневризме. Проанализированы преимущества и недостатки различных видов тканеимитирующих материалов. В ходе анализа сформулированы требования к биомеханическим и рентгеновским свойствам тканеимитирующих материалов. Сформирован ранжированный перечень тканеимитирующих материалов для создания антропоморфных тест-объектов артериальных сосудов для исследований методом компьютерной томографической ангиографии.

Результаты. В ходе работы были сформулированы требования к биомеханическим и рентгеновским свойствам тканеимитирующих материалов для создания тест-объекта артериального сосуда. Дальнейшее развитие темы предполагает расширение числа имитируемых патологий, а также поиск универсальных материалов, подходящих для создания мультимодальных тест-объектов.

Заключение. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования тест-объектов артериальных сосудов.