Подготовка набора данных компьютерной томографии органов брюшной полости пациентов с аневризмой абдоминального отдела аорты

Обоснование: технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряют в обработку и анализ диагностических медицинских изображений. Точность и надёжность алгоритмов ИИ определяются объёмом и качеством обучающих наборов данных. В настоящее время существует потребность в увеличении наборов данных открытого доступа, в частности КТ-ангиографических исследований брюшной аорты (КТА). Ограничения существующих наборов данных КТА брюшной аорты: бинарная разметка (классификация исследования в целом), малое количество исследований. Кроме того, большинство исследований не содержит признаков патологии аорты, что, с учётом вариабельности данной патологии, значительно ограничивает их использование для обучения ИИ, так как целевой задачей таких алгоритмов является обнаружение патологии.

Цель: подготовка набора данных КТА пациентов с аневризмой брюшного отдела аорты.

Методы: на примере набора данных КТА-исследований с аневризмой брюшного отдела аорты рассмотрены этапы и особенности создания набора данных для обучения ИИ в соответствии с методическими рекомендациями. На основе базовых диагностических требований для выбранной клинической задачи было сформировано техническое задание на подготовку набора данных, рассчитан необходимый объём выборки и определён оптимальный сценарий разметки. На следующем этапе был выполнен отбор исходных данных КТ органов брюшной полости в Единой радиологической информационной системе, проведены анонимизация данных и полуавтоматическая разметка области интереса (стенка и русло аорты) с применением инструмента 3D Slicer и её верификация экспертом-рентгенологом, документирование промежуточных результатов.

Результаты: рассчитанный объём выборки составил 100 исследований, содержащих артериальную фазу исследования, толщина среза не более 1,2 мм, баланс классов «норма» : «патология» был выбран 1:4. Проведена частичная разметка (50% исследований) данных.

Заключение: разработана методология для подготовки наборов данных КТА. Сформированный набор данных, при соблюдении необходимых процедур, будет выложен в открытый доступ и может быть использован для обучения и тестирования алгоритмов ИИ, проведения научных исследований.