Применение методов радиомики и морфометрического анализа в оценке коллатерального кровотока по данным компьютерно-томографической ангиографии при ишемическом инсульте

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

ОБОСНОВАНИЕ. Эффективность лечения пациентов с ишемическим инсультом (ИИ) во многом определяется наличием хорошо развитых церебральных коллатералей [1]. Наиболее распространённый метод визуализации сосудов ― компьютерно-томографическая ангиография (КТА) [2], однако оценку состояния коллатералей по изображениям КТА чаще всего выполняют ретроспективно и посредством полуколичественных шкал [3, 4]. Возможности радиомики как одного из перспективных направлений анализа радиологических изображений, позволяющих оценить однородность расположения сосудов, а также одного из методов сегментации сосудистых ветвей, могут быть применены в решении задачи автоматизации оценки коллатерального статуса [5, 6].

ЦЕЛЬ ― выявление показателей радиомики и морфометрии, рассчитанных на основе изображений КТА и являющихся предикторами исхода ИИ.

МЕТОДЫ. Проанализированы данные 121 пациента с верифицированным диагнозом ИИ в бассейне средней мозговой артерии (СМА). В 47% случаев была проведена реперфузионная терапия (57 пациентов), остальных пациентов лечили консервативно. Изображения КТА, выполненной сразу после поступления, обработали фильтром сосудистости с последующей автоматической сегментацией бассейнов СМА. Рассчитали массив из 73 показателей радиомики, импортированных из открытой библиотеки PyRadiomics [7], и 45 морфометрических показателей, характеризующих суммарные объём, длину и количество сосудистых деревьев, а также квартили распределения радиуса, длины и объёма отдельных сосудистых ветвей. Поведение этих показателей относительно интактного бассейна СМА оценено в группах пациентов с благоприятным (с регрессом неврологической симптоматики на 3 балла по шкале NIHSS) и неблагоприятным исходом.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Среди статистик первого порядка наиболее выраженные различия отмечены для меры эксцесса распределения: в группе больных с неблагоприятным исходом распределение характеризовалось большей долей выбросов в интенсивности (увеличение на 27% [-1; 57] относительно интактного полушария против 8% [-7; 19] при благоприятном исходе, p=0,021, критерий Манна–Уитни). Для пациентов с неблагоприятным исходом также наблюдалась бό́льшая энтропия в интактном полушарии, что может говорить о бό́льшей однородности структур в группе с благоприятным исходом (р=0,014). Среди морфометрических характеристик предикторами благоприятного исхода были не только суммарный объём коллатералей и количество сосудистых ветвей, которые обладали наибольшей дискриминирующей способностью среди пациентов с реперфузионной терапией (р<0,05), но и доля мелкокалиберных сосудов, роль которых была выражена в группе пациентов на консервативном лечении (р<0.01).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Комплекс выявленных характеристик радиомики и морфометрических показателей сосудистого дерева может быть применён при разработке автоматизированной оценки коллатерального статуса и прогнозирования течения ишемического инсульта. Работа выполнена при поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований № 18-29-26007мк.

Об авторах

Т. А. Загрязкина

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова; Гаммамед-Софт

Email: zagrtatyana@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Д. Д. Долотова

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: zagrtatyana@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Е. Р. Благосклонова

Гаммамед-Софт

Email: zagrtatyana@gmail.com
Россия, Москва

И. В. Архипов

Гаммамед-Софт; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: zagrtatyana@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Г. Р. Рамазанов

НИИ скорой помощи им. Н.В. Склифосовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: zagrtatyana@gmail.com
Россия, Москва

А. В. Гаврилов

Гаммамед-Софт; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: zagrtatyana@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Grunwald IQ, Kulikovski J, Reith W, et al. Collateral Automation for Triage in Stroke: Evaluating Automated Scoring of Collaterals in Acute Stroke on Computed Tomography Scans. Cerebrovasc Dis. 2019;47(5–6):217–222. doi: 10.1159/000500076
  2. Akbarzadeh MA, Sanaie S, Kuchaki Rafsanjani M, et al. Role of imaging in early diagnosis of acute ischemic stroke: a literature review. Egypt J Neurol Psychiatry Neurosurg. 2021;57(1):175. doi: 10.1186/s41983-021-00432-y
  3. Tan JC, Dillon WP, Liu S, et al. Systematic comparison of perfusion-CT and CT-angiography in acute stroke patients. Ann Neurol. 2007;61(6):533–543. doi: 10.1002/ana.21130
  4. Maas MB, Lev MH, Ay H, et al. Collateral vessels on CT angiography predict outcome in acute ischemic stroke. Stroke. 2009;40(9):3001–3005. doi: 10.1161/STROKEAHA.109.552513
  5. Chen Q, Xia T, Zhang M, et al. Radiomics in stroke neuroimaging: Techniques, applications, and challenges. Aging and Disease. 2021;12(1):143–154. doi: 10.14336/AD.2020.0421
  6. Dolotova D, Arkhipov I, Blagosklonova E, et al. Application of radiomics in vesselness analysis of CT angiography images of stroke patients. Stud Health Technol Inform. 2020;270:33–37. doi: 10.3233/SHTI200117
  7. Van Griethuysen JJM, Fedorov A, Parmar C, et al. Computational Radiomics System to Decode the Radiographic Phenotype. Cancer Res. 2017;77(21), e104–e107. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-17-0339

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Загрязкина Т.А., Долотова Д.Д., Благосклонова Е.Р., Архипов И.В., Рамазанов Г.Р., Гаврилов А.В., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».