Технология искусственного интеллекта для распознавания компрессионных переломов позвонков с помощью модели морфометрического анализа, основанной на сверточных нейронных сетях

Обоснование

Патологические низкоэнергетические (НЭ) компрессионные переломы (КП) тел позвонков являются признаками тяжелого течения остеопороза и предикторами последующих НЭ-переломов. До 84% случаев КП тел позвонков корректно не описываются при рентгеновских методах, что обуславливает необходимость разработки ассистента радиолога на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) для повышения качества диагностики остеопороза, его осложнений и профилактики последующих переломов.

Цель

Разработать модель ИИ для автоматической диагностики КП позвонков по данным компьютерной томографии (КТ) органов грудной клетки.

Методы

С сентября 2019 г. по май 2020 г. было проведено ретроспективное выборочное исследование, основанное на результатах КТ органов грудной клетки (ОГК). Были отобраны и анонимизированы результаты 160 КТ ОГК пациентов старше 60 лет, у 60% из которых отмечались переломы с компрессией более 25%. Разметка данных выполнена семью разметчиками. Проводились морфометрический анализ с вычислением средних размеров (вентрального, медиального, дорсального) тел позвонков и последующая полуколичественная классификация степени компрессии по Genant. Размеченный набор данных использовался для обучения созданной на основе двух сверточных нейронных сетей (CNN) модели ИИ Comprise-G, которая в последующем производила аналогичные измерения размеров тел позвонков с расчетом степени компрессии. Оценку модели выполняли по методу анализа ROC-кривых, расчета чувствительности и специфичности.

Результаты

Для 160 пациентов разметка проведена суммарно по 2066 позвонкам. Пациенты разделены на две группы: 100 — обучающая и 60 — тестовая выборка, не использованная в обучении модели ИИ. Оценка диагностической возможности Comprise-G: выявления 2-й и 3-й степени компрессии у пациентов при 5-FOLD кросс-валидации — чувствительность 90,7%, специфичность 90,7%, площадь под ROC-кривой 0,974; для тестовых данных — чувствительность 83,2%, специфичность 90,0%, площадь под ROC-кривой 0,956; у позвонков для кросс-валидационных данных: чувствительность 91,5%, специфичность 95,2%, площадь под ROC-кривой 0,981; для тестовых данных: чувствительность 79,3%, специфичность 98,7%, площадь под ROC-кривой 0,978.

Вывод

Разработанная модель ИИ Comprise-G продемонстрировала высокие диагностические возможности для автоматического выявления КП тел позвонков при КТ-исследованиях грудной клетки и может быть рекомендована для дальнейшей валидации.