Например, Бобцов

СОЗДАНИЕ НАБОРОВ ДАННЫХ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ БРЮШНОЙ АОРТЫ С ПОДАВЛЕНИЕМ КОНТРАСТИРОВАНИЯ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ И ТЕСТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация:

Представлен подход к автоматизированному получению бесконтрастных компьютерных томографических (КТ) изображений, содержащих разметку брюшного отдела аорты, полученную из данных контрастно-усиленной фазы сканирования. Разработан алгоритм подавления контрастного усиления в области брюшного отдела аорты на КТ-изображении. Научная новизна подхода заключается в преобразовании размеченных контрастированных изображений в бесконтрастные с помощью разработанной математической модели, позволяющей выделить и подавить составляющую рентгеновского поглощения контрастного вещества. Тестирование алгоритма проведено на открытом наборе данных, состоящем из 4 КТ-исследований брюшного отдела аорты, баланс классов „аневризма:норма“ — 1:1. Результаты демонстрируют сопоставимость значений рентгеновской плотности в области исследования с литературными данными, а также сходство этой области с окружающей мышечной тканью. Экспертная классификация смешанной выборки, содержащей реальные и сгенерированные изображения, продемонстрировала реалистичность последних (точность обнаружения искусственных изображений — 35 %, каппа Флейса — 0,12). Полученные изображения предназначены для обучения и тестирования алгоритмов искусственного интеллекта в сфере оппортунистического скрининга аневризмы аорты.

Ключевые слова:

Статьи в номере