Preview

Журнал им. Н.В. Склифосовского «Неотложная медицинская помощь»

Расширенный поиск

Создание коллекции МСКТ-изображений и клинических данных при острых нарушениях мозгового кровообращения

https://doi.org/10.23934/2223-9022-2020-9-2-231-237

Полный текст:

Аннотация

Актуальность Применение методов нейровизуализации является неотъемлемой частью процесса оказания помощи больным с острыми нарушениями мозгового кровообращения (ОНМК), при этом золотым стандартом обследования данной категории больных является компьютерная томография (КТ). Значительно расширить возможности анализа КТ-изображений возможно с помощью современных методов машинного обучения, в том числе на основе применения принципов радиомики. Однако, так как использование этих методов требует наличия больших массивов DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)-изображений, их внедрение в клиническую практику ограничено проблемой набора репрезентативных выборок. Кроме того, в настоящее время в открытом доступе практически не представлены коллекции, содержащие КТ-изображения больных c ОНМК, которые были бы пригодны для машинного обучения.

Цель В связи с вышесказанным, целью данной работы являлось создание коллекции DICOM-изображений нативной КТ и КТ-ангиографии у пациентов с различными типами ОНМК.

Материал и методы Основой для создания коллекции стали истории болезни пациентов, госпитализированных в региональный сосудистый центр НИИ СП им. Н.В. Склифосовского. Для формирования коллекции использовалась разработанная нами ранее специализированная платформа, позволяющая вводить клинические данные о случаях ОНМК, прикреплять к каждому случаю DICOM-изображения проведенных исследований, а также оконтуривать и тегировать (размечать) 3D-области интереса. Для тегирования был разработан словарь, элементы которого описывают тип патологического образования, локализацию и бассейн кровоснабжения.

Результаты В ходе работы была сформирована коллекция клинических случаев и изображений, включающая анонимизированную информацию о 220 пациентах, из них 130 - с ишемическим инсультом, 40 - с геморрагическим инсультом, а также 50 человек без цереброваскулярной патологии. Клинические данные включали сведения о типе ОНМК, наличии сопутствующих заболеваний и осложнений, длительности госпитализации, способе лечения и исходе. Всего для пациентов были введены результаты 370 исследований нативной КТ и 102 исследования КТ-ангиографии. На каждой серии изображений врачом-экспертом были оконтурены и протегированы области интереса, соответствующие прямым и косвенным признакам ОНМК.

Вывод Сформированная коллекция изображений позволит в последующем применить различные методы анализа данных и машинного обучения в решении важнейших практических задач, в том числе диагностики типа ОНМК, оценки объема поражения, прогноза степени неврологического дефицита.

Об авторах

Ф. А. Шарифуллин
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»; Институт профессионального образования ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава РФ (Сеченовский Университет)
Россия

Шарифуллин Фаат Абдул-Каюмович, доктор медицинских наук, главный научный сотрудник отделения лучевой диагностики

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3

119991, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

 



Д. Д. Долотова
ООО «Гаммамед-Софт»
Россия

Долотова Дарья Дмитриевна, кандидат медицинских наук, ведyщий нayчный сoтрудник

127473, Москва, 3-й Самотёчный пер., д. 11



Т. Г. Бармина
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»
Россия

Бармина Татьяна Геннадьевна, кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник отделения лучевой диагностики

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3



С. С. Петриков
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»
Россия

Петриков Сергей Сергеевич, член-корреспондент РАН, доктор медицинских наук, директор

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3



Л. С. Коков
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»; Институт профессионального образования ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава РФ (Сеченовский Университет)
Россия

Коков Леонид Сергеевич, член-корреспондент РАН, профессор, доктор медицинских наук, руководитель отделения лучевой диагностики

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3

119991, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

 



Г. Р. Рамазанов
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»
Россия

Рамазанов Ганипа Рамазанович, заведующий научным отделением неотложной неврологии и восстановительного лечения

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3



Е. Р. Благосклонова
ООО «Гаммамед-Софт»
Россия

Благосклонова Евгения Романовна, научный сотрудник

127473, Москва, 3-й Самотёчный пер., д. 11



И. В. Архипов
ООО «Гаммамед-Софт»
Россия

Архипов Иван Владимирович, ведущий программист

127473, Москва, 3-й Самотёчный пер., д. 11



И. М. Скоробогач
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»
Россия

Скоробогач Иван Михайлович, врач ординатор

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3



Н. Н. Черемушкин
ГБУЗ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского ДЗМ»
Россия

Черемушкин Николай Николаевич, врач ординатор

129090, Москва, Б. Сухаревская пл., д. 3



В. В. Донитова
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Россия

Донитова Виктория Владимировна, научный сотрудник

119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44, корп. 2



Б. А. Кобринский
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Россия

Кобринский Борис Аркадьевич, доктор медицинских наук, профессор, заведующий отделом систем поддержки принятия клинических решений Института современных информационных технологий в медицине

119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44, корп. 2



А. В. Гаврилов
ООО «Гаммамед-Софт»; Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова
Россия

Гаврилов Андрей Васильевич, кандидат технических наук, заведующий лабораторией медицинских компьютерных систем

127473, Москва, 3-й Самотёчный пер., д. 11

119991, Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 58



Список литературы

1. Корниенко В.Н., Пронина И.Н. (ред.) Диагностическая нейрорадиология. Москва: Издательство: “Т. М. Андреева”; 2006.

2. Суслина З.А., Пирадов М.А. (ред.) Инсульт: диагностика, лечение, профилактика. Москва: МЕДпресс–информ; 2008.

3. Пирадов М.А., Крылов В.В., Белкин А.А., Петриков С.С. Инсульты. В кн.: Б.Р. Гельфанда, И.Б. Заболотских (ред.) Интенсивная терапия. Национальное руководство: краткое издание. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: ГЭОТАР-Медиа; 2017. Гл. 2. с. 288–309.

4. Суслина З.А., Варакин Ю.Я. Клинико-эпидемиологические исследования – перспективное направление изучения цереброваскулярной патологии (сообщение первое). Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2009; 3(3): 4–11.

5. Верещагин Н.В., Пирадов М.А., Суслина З.А. Принципы диагностики и лечения больных в остром периоде инсульта. Атмосфера. Нервные болезни. 2002;(1):8–14.

6. Chilamkurthy S, Ghosh R, Tanamala S, Biviji M, Campeau NG, Venugopal VK, et al. Development and Validation of Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans. arXiv:1803.05854 [cs. CV]. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1803.05854 [Дата обращения 21.05.2020].

7. Hajimani E, Ruano MG, Ruano AE. An intelligent support system for automatic detection of cerebral vascular accidents from brain CT images. Comput Methods Programs Biomed. 2017;146:109–123. PMID: 28688480 https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2017.05.005

8. ISLES: Ischemic Stroke Lesion Segmentation Challenge. URL: http://www.isles-challenge.org/ [Дата обращения 21.05.2020].

9. Dolotova D, Donitova V, Arhipov I, Sharifullin F, Zagriazkina T, Kobrinskii B, et al. A Platform for Collection and Analysis of Image Data on Stroke. Stud Health Technol Inform. 2019;262:312–315. PMID: 31349330 https://doi.org/10.3233/SHTI190081

10. Mikhail P, Le MGD, Mair G. Computational Image Analysis of Nonenhanced Computed Tomography for Acute Ischaemic Stroke: A Systematic Review. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2020;29(5):104715. doi:10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2020.104715

11. Hssayeni M. Computed Tomography Images for Intracranial Hemorrhage Detection and Segmentation (version 1.3.1). PhysioNet. 2020. https://doi.org/10.13026/4nae-zg36.

12. Enigma stroke recovery. URL: http://enigma.ini.usc.edu/ongoing/enigma-stroke-recovery/ [Дата обращения 21.05.2020].

13. Liew S, Anglin J, Banks N, et al. A large, open source dataset of stroke anatomical brain images and manual lesion segmentations. Sci Data. 2018;5:180011. https://doi.org/10.1038/sdata.2018.11


Для цитирования:


Шарифуллин Ф.А., Долотова Д.Д., Бармина Т.Г., Петриков С.С., Коков Л.С., Рамазанов Г.Р., Благосклонова Е.Р., Архипов И.В., Скоробогач И.М., Черемушкин Н.Н., Донитова В.В., Кобринский Б.А., Гаврилов А.В. Создание коллекции МСКТ-изображений и клинических данных при острых нарушениях мозгового кровообращения. Журнал им. Н.В. Склифосовского «Неотложная медицинская помощь». 2020;9(2):231-237. https://doi.org/10.23934/2223-9022-2020-9-2-231-237

For citation:


Sharifullin F.A., Dolotova D.D., Barmina T.G., Petrikov S.S., Kokov L.S., Ramazanov G.R., Blagosklonova Y.R., Arkhipov I.V., Skorobogach I.M., Cheremushkin N.N., Donitova V.V., Kobrinski B.A., Gavrilov A.V. Creation of a Dataset of MSCT-Images and Clinical Data for Acute Cerebrovascular Events. Russian Sklifosovsky Journal "Emergency Medical Care". 2020;9(2):231-237. (In Russ.) https://doi.org/10.23934/2223-9022-2020-9-2-231-237

Просмотров: 94


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2223-9022 (Print)
ISSN 2541-8017 (Online)