?
Диагностика злокачественных плевральных выпотов с помощью сверточных нейронных сетей путем морфометрического анализа изображений фаций плеврального экссудата
Цель исследования. Оценить возможность диагностики злокачественного плеврального выпота путем анализа с помощью сверточных нейронных сетей изображений фаций плеврального экссудата, полученных методом клиновидной дегидратации. Методы. У 163 пациентов с плевральным выпотом различной этиологии (всего 10 нозологических групп) изучены фотоизображения фаций плевральной жидкости (пленок), полученных методом клиновидной дегидратации. Распознавание и анализ проведены с помощью сверточной нейронной сети. Изображения разделены на две группы: злокачественный выпот — 65 (40%), другие заболевания — 98 (60%).
Результаты. В результате предварительной обработки изображений путем исключения дефектных, перевода в чернобелый формат, очистки от шумов, обрезки по границе фации оставлено для дальнейшего исследования 131 фото. Изображения были стандартизированы, а их количество увеличено до 4585 методом жестких преобразований вращением на каждые 10 градусов. Самообучаемая нейронная сеть анализировала изображение фации самостоятельно путем выделения фрагментов, состоящих из черных и белых точек, и сравнения их между собой. Для самообучения и тренировки каждой нейронной сети было произвольно взято 80% изображений начальной выборки. После самообучения для оценки возможностей распознавания причины выпота в качестве контрольной выборки были использованы оставшиеся 20% изображений. При использовании четырех вариантов сверточных нейронных сетей точность распознавания онкологических заболеваний находилась в пределах от 82% до 95,6%, доброкачественных — от 84% до 94,7%. Выбрана нейросеть с наиболее высокой чувствительностью. Заключение. Автоматизированная система анализа изображений фаций плеврального выпота с помощью сверточной нейронной сети позволила достичь точности результатов 95,6% в дифференциальной диагностике причины экссудативного плеврита для злокачественного плеврального выпота и 90% — для других заболеваний. Метод отличается простотой, оперативностью, дешевизной, безреагентностью.