17.01.2022 197

Первая публикация в Q1 о московском скрининге рака легкого

Поделиться

Первая публикация в Q1 о московском скрининге рака легкого

Статья о применении  в скрининге рака легкого "Outstanding negative prediction performance of solid pulmonary nodule volume AI for ultra-LDCT baseline lung cancer screening risk stratification" принята к публикации в журнале Lung Cancer (Q1, SCOPUS, IF = 5,7).

Это первая публикация в Q1 о московском скрининге рака легкого. Статья явилась результатом сотрудничества российских экспертов с коллегами из Нидерландов (prof. Matthijs Oudkerk, Harriet L. Lancaster ), Италии (Mario Silva) и Кореи (Donghoon Yu).

Цель исследования:

Оценить эффективность алгоритма искусственного интеллекта в качестве автономного интерпретатора (поиск, волюметрия, классификация легочных узлов) при скрининге рака легких по данным ультранизкодозной компьютерной томографии (ультра-НДКТ) и сравнить его с результатами опытных рентгенологов.

Материалы и методы:

В ретроспективное исследование были включены 283 участника скрининга, которым в период с февраля 2017 по 2018 год было выполнено базовое ультра-НДКТ сканирование в рамках московского скрининга рака легких и у которых был хотя бы один легочный узел. Ультра-НДКТ выполняли на сканерах Toshiba Aquilion 64: напряжение 135 кВ, сила тока 15-25 мА, время ротации 0,5 с, толщина срезов 1 мм, кернел FC07, программы итеративных реконструкций – нет.

Волюметрия:

Объемные измерения (волюметрия) легочных узлов были выполнены пятью опытными ослепленными рентгенологами из разных стран и независимо сравнены с использованием ИИ-прототипа скрининга рака легких (AVIEW LCS, v1.0.34, Coreline Soft, Co. Ltd, Сеул, Корея) для автоматического обнаружения, измерения объема)и классификации узелков. Врачи использовали ПО для волюметрии легочных узлов:

  • CLS- semi-automated 3D (Coreline Soft, Co. Ltd, Seoul, Korea);
  • AGFA Enterprise 8.0 Imaging software (Agfa HealthCare, Belgium);
  • Syngo.via MM Oncology VB20 (Siemens Healthineers, Germany)

⚖ Расхождения были разделены на две группы:

  • ложноположительные (узелок, классифицированный читателем как NELSON-plus/EUPS-неопределенный/положительный узел, который при согласованном чтении был <100 куб.мм);
  • ложноотрицательные (узел, классифицированный как NELSON-plus/EUPS-отрицательный узел, размер которого на момент консенсуса составлял ≥100 куб.мм).

Результаты исследования:

Всего было обнаружено 1450 легочных узлов с солидным компонентом, из которых 878 были классифицированы как солидные узлы. Для самого большого твердого узла на участника (n = 283).

Были зарегистрированы расхождения (по сравнению с консенсусом):

  • Для ИИ - 61 [21,6%; 53 FP, 8 FN],
  • рентгенолог №1 - 43 [15,1%; 22 FP, 21 FN],
  • рентгенолог №2 - 36 [12,7%; 25 FP, 11 FN],
  • рентгенолог №3 - 29 [10,2%; 25 FP, 4 FN],
  • рентгенолог №4 - 28 [9,9%; 6,0 FP, 22 FN],
  • рентгенолог №5 - 50 [17,7%; 15 PF, 35 FN] расхождений.

Выводы исследования:

  1. Результаты показывают, что благодаря использованию ИИ в качестве основного беспристрастного считывателя ложноотрицательные результаты могут превзойти результаты четырех опытных рентгенологов, а рабочая нагрузка рентгенологов может быть значительно снижена до 86,7%.
  2. Качество изображений ультра-НДКТ в московском скрининге рака легкого является достаточным для анализа объемных показателей экспертами из разных стран и для алгоритмов ИИ.

H.L. Lancaster, S. Zheng, O.O. Aleshina, D. Yu, V. Yu. Chernina, M.A. Heuvelmans, G.H. de Bock, M.D. Dorrius, J. Willem Gratama, S.P. Morozov, V.A. Gombolevskiy, M. Silva, J. Yi, M. Oudkerk, Outstanding negative prediction performance of solid pulmonary nodule volume AI for ultra-LDCT baseline lung cancer screening risk stratification, Lung Cancer (2022), doi.

«Международная исследовательская команда высоко оценила московский опыт НДКТ-скрининга рака легкого и эффективности ИИ. Выводы исследования подтверждают полезность ИИ для «первого мнения» при чтении НДКТ: он почти в два раза повышает эффективность врача-рентгенорадиолога», – отмечает директор Центра диагностики и телемедицины Сергей Морозов.

Директор НПКЦ ДиТ ДЗМ, профессор, врач Сергей Морозов с сотрудниками

 

Новость об исследовании опубликована на портале Auntminnie с темой "AI could speed up CT lung cancer screening". AuntMinnie является авторитетным международным изданием, которое печатает новостные статьи о событиях, внёсших значительный вклад в лучевую диагностику.