Метод автоматического выделения многоочагового МРТ-паттерна у пациентов с рассеянным склерозом, основанный на применении искусственных нейронных сетей

Abstract

Диссеминация очагов демиелинизации в центральной нервной системе, так называемая диссеминация в пространстве является обязательным критерием для постановки диагноза клинически подтвержденного рассеянного склероза. Для определения количества очагов, их размеров, стадии эволюции (активное воспаление, глиоз) и локализации необходимо по возможности точно выделять на МРТ-изображении границы участков разрушения нервной ткани. При многоочаговом поражении этот процесс является чрезвычайно трудоемким и времязатратным, поскольку контуры выделяемых участков, как правило, слабоконтрастны, а само выделение в медицинской практике осуществляется вручную и требует серьезного напряжения внимания врача-специалиста. В статье описан основанный на применении сверточной нейронной сети метод полной автоматизации процедуры сегментации очагов демиелинизации на МРТ-сканах головного мозга.

Demyelination foci are an important symptom of multiple sclerosis, a serious disease of the central nervous system. Segmentation of foci on MRI scans is a necessary procedure to obtain information about their number, size, localization and intensity. However, with a multifocal lesion, segmentation of the foci becomes an extremely tedious and time-consuming task for the expert. Because the contours of the lesions are often low-contrast. In addition, manual segmentation is subjective and prone to human error. The article describes a method based on the use of a convolutional neural network to fully automate the segmentation of demyelination foci on MRI scans.