Исследование в Техасском университете нацелено на снижение дозы облучения при КТА сердца

Новое исследование в Техасском университете в Арлингтоне направлено на значительное сокращение радиационного воздействия на пациентов во время сердечных процедур визуализации без снижения диагностической точности.

Проект, которым руководит профессор физики Минву Цзинь, сосредоточен на компьютерной томографической ангиографии (КТА) — неинвазивном методе оценки ишемической болезни сердца, одной из ведущих причин смерти в мире. Для КТА пациенту вводят контраст с йодом в вену, а затем получают трёхмерные изображения кровеносных сосудов и окружающих тканей; этот метод помогает выявлять аневризмы, стенозы, тромбы, опухоли и другие патологии.

Работа финансируется трёхлетним грантом в размере $579 745 от Национального института сердца, лёгких и крови (часть Национальных институтов здравоохранения). Проект получил название «Реконструкция на основе глубокого обучения (DRAC) для многофазной КТ-ангиографии сердца».

Многофазная коронарная КТА (MP-CCTA) делает снимки в нескольких фазах сердечного цикла, что даёт врачам больше информации и снижает размытие, вызванное движением сердца. В то же время многократная съёмка увеличивает облучение по сравнению с однофазным сканированием. Цель команды — значительно уменьшить дозу, сохранив качество и диагностическую ценность изображений.

Снижение дозы излучения в медицинской визуализации остаётся приоритетом из‑за широкого применения КТ и потенциального риска рака, связанного с ионизирующим излучением. Несмотря на прогресс в методах реконструкции, возможности для дальнейшего уменьшения дозы ещё не исчерпаны.

Минву Цзинь — профессор физики Техасского университета в Арлингтоне.

При КТ данные сканирования преобразуют в изображения с помощью алгоритмов реконструкции. Один из современных подходов — итерационная реконструкция на основе модели (MBIR), которая позволяет получать качественные срезовые изображения при потенциально меньшей дозе. Ещё один подход — 4D‑реконструкция, когда к трёхмерной картине добавляется временное измерение; при визуализации сердца это помогает получать более чёткие изображения быстро движущихся клапанов и коронарных артерий и уменьшать артефакты, связанные с движением.

По словам Джина, последние достижения в области глубокого обучения открывают новые возможности для сокращения дозы: сочетание MBIR с информацией из большой базы высококачественных MP‑CCTA‑изображений позволит восстановить снимки конкретного пациента с опорой не только на данные одного сканирования, но и на паттерны, выявленные в коллекции. Эта идея реализуется в методе 4D DRAC.

Джин отмечает, что разработанный подход может существенно снизить необходимую для MP‑CCTA дозу, что потенциально расширит применение метода для обнаружения сужений коронарных артерий и мониторинга бляшек высокого риска. По его словам, методы 4D DRAC также применимы к другим динамическим КТ‑исследованиям, где используются серии изображений для отслеживания изменений во времени.

Чтобы проверить гипотезу, Джин и его команда планируют несколько этапов работы:

1. создать синтетическую библиотеку пациентов на основе вычислительных моделей человека и ретроспективных данных MP‑CCTA от реальных пациентов;
2. разработать 3D‑ и 4D‑методы глубокого обучения, которые объединяют физику КТ и признаки, извлечённые из высококачественных изображений пациентов;
3. определить минимальную дозу, при которой сохраняется диагностическая точность — сначала с помощью компьютерной модели, имитирующей оценку рентгенолога, а затем подтвердив результаты небольшим исследованием с участием человек‑наблюдателей.

Клиника Мэйо в Рочестере (Миннесота) предоставит для проекта данные пациентов MP‑CCTA.

«Эта награда отражает высокое качество исследований доктора Джина и силу предложенных им идей, — сказал Алекс Вайс, профессор физики и бывший заведующий кафедрой. — Я знаю, что подготовка успешного предложения такого рода требует большой работы. Это значительное достижение для доктора Джина и большая выгода для нашего отдела».

Над проектом будут работать аспиранты Нур Расель и Дарниша Лангле; грант также позволит летом привлекать студентов‑бакалавров и давать им опыт исследований по применению методов искусственного интеллекта в медицинской визуализации.