Белорусские ученые создали систему, которая диагностирует меланому по фотографии

03.02.2017
44
0
Белорусские ученые создали систему, которая диагностирует меланому по фотографии

Точность программы превышает 80%, правда, пользуются ей пока немногие. 42.СМИ изучил новинку и узнал о ее перспективах.

«Люди с тяжелыми случаями поступают очень поздно»

Меланома — один из самых опасных видов рака кожи. Она может несколько лет оставаться незамеченной в поверхностных слоях кожи, а после быстро распространиться по лимфатическим и кровеносным сосудам в другие органы.

В Беларуси регистрируют до 700 случаев заболевания в год. В 90% случаев злокачественные опухоли развиваются из родинок. Важно, что меланома, замеченная на ранней стадии, излечима.

Точный диагноз «меланома» может поставить только специалист-онколог, а такие врачи есть далеко не в каждой поликлинике.

— По словам наших коллег-медиков, это довольно серьезная проблема: к специалистам поступает очень много пациентов без меланомы. А с другой стороны — люди с тяжелыми случаями поступают очень поздно, когда уже ничего нельзя сделать, — рассказывает Вячеслав Баркалин, заведующий Лабораторией динамики систем и механики материалов БНТУ.

Диагноз по фото

Ученые из БНТУ нашли инструмент, который позволяет заметить опасную болезнь даже человеку без специальной подготовки. Небольшое устройство — дерматоскоп — фотографирует подозрительную родинку, а компьютерная программа анализирует изображение.

Специалисты использовали готовый прибор, дополнив его собственным алгоритмом. Программа MelaSearch находит границы новообразования, «убирает» с изображения волосы и блики, а после определяет, что на фото — обычная родинка или признак болезни.

— У нас два алгоритма анализа изображений. Первый — «традиционный». Он анализирует свойства изображения — набор цветов, изрезанность границ, асимметрию изображения, — объясняет Вячеслав Владимирович. — Для меланомы существует достаточно четкий набор признаков, которые позволяют поставить диагноз.

Для такого анализа используют известную систему ABCDE. Здесь A — асимметричность родинки, B — неровный край (border irregularity), C — неодинаковый цвет разных частей (color), D — диаметр более 6 миллиметров, E — изменчивость (evolving). Все это признаки возможного заболевания. Также программа обращает внимание на пигментные сети, специфические точки и глобулы.

— Это распространенный способ. Но у нас есть и второй алгоритм. Он работает непосредственно с базой данных: полученное изображение сравнивается со всеми изображениями, для которых уже выставлены диагнозы.

Базу для программы собрали белорусские врачи: они делали снимки подозрительных новообразований своих пациентов и вносили в систему свои заключения. Сейчас в базе около 200 изображений: 40 клинических случаев меланомы и 160 самых разнообразных родинок.

В результате программа оценивает риск болезни в процентах. Есть три варианта диагноза — «риск невысок», «присутствует риск меланомы» и «риск высокий». На каждую фотографию два «ответа» — по одному от каждого алгоритма. Также система показывает фото четырех похожих случаев и диагнозы, которые им выставили специалисты-онкологи.

Лучше перестраховаться

Проверяем темное пятнышко на руке фотографа: программа сообщает, что на меланому это не похоже. А вот на снимок из архива у системы двойная реакция: по признакам изображения — «риск невысок», а по результатам анализа базы — «высокий риск меланомы». Чему верить? «Худшему», — советуют разработчики.

Обычно, если есть подозрения, родинку полностью удаляют, а после проводят гистологическое исследование. Оно наверняка определяет, было ли образование злокачественным.

Попробовать воспользоваться программой может любой желающий на сайте проекта http://www.ihsit-cd.eu/index.php?id=test. Правда, результат работы алгоритма зависит от того, на каком приборе получено изображение. Лучше всего использовать такой же дерматоскоп, как у ученых. При использовании обычной фотографии точный диагноз не гарантирован.

Изображения обрабатываются на суперкомпьютерном кластере, который стоит в одном из корпусов БНТУ. Диагноз «возвращается» примерно через 20 секунд.

Сейчас программа установлена у врачей-онкологов в 9 белорусских учреждениях. Три из них находятся в Минске, остальные — в Витебске, Гродно, Могилеве и Полоцке.

Если мнение доктора разойдется с диагнозом системы, разумнее всего перестраховаться.

— Даже если программа не обнаружит подозрений, а у врача подозрение будет, он отправит пациента на исследование, — объясняет один из авторов разработки Яна Долгая. — С другой стороны, если у самого врача подозрений не будет, а программа «скажет», что риск есть, это тоже будет поводом отправить пациента на исследование.

Точность — более 80%

Точность программы, по замерам ученых, превышает 80%. Если база будет больше, то алгоритм станет точнее.

— В принципе точность определения меланомы можно довести до 90 с лишним процентов. Но тогда он будет захватывать и достаточно существенную часть лишних изображений, будет происходить «передиагностика», — рассуждает Вячеслав Владимирович. —  Поэтому мы отладили алгоритм так, чтобы уменьшить число ложных «срабатываний».

Интересуемся, кто точнее в постановке диагноза — человек или компьютерный алгоритм.

— Все зависит от квалификации врача. Есть такие врачи, которые даже без увеличительного стекла успешно работают. Но таких единицы. Большинство врачей в поликлиниках не в состоянии этого сделать, ведь там основная задача — перенаправить пациента к специалисту. В этом случае алгоритм точнее.

Проект получилось реализовать благодаря гранту Евросоюза в размере около 900 тысяч евро, выделенному по программе трансграничного сотрудничества Латвия — Литва — Беларусь на проект «Повышение качества медицинского обслуживания посредством использования информационных технологий для диагностики рака кожи и рака легкого».

Задействовано было пять организаций из Беларуси и Литвы. В разработке алгоритмов диагностики меланомы приняли участие специалисты из Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси. Также участвовали медики из РНПЦ онкологии и медицинской радиологии им. Н.Н. Александрова и Витебского государственного медицинского университета.

Сейчас проект окончен. У ученых из БНТУ есть задумки о том, как систему можно развить. Правда, что из этого получится реализовать — пока неизвестно.

— Мы надеемся шагнуть в сторону, — делится планами Вячеслав Баркалин. — Вообще говоря, с использованием этой программы квалификация онколога не требуется. Мы же не выставляем диагноз и не делаем операцию, а выявляем подозрительный случай, чтобы человек вовремя попал к врачу. Эту процедуру может делать человек с очень поверхностным медицинским образованием. Например, ее можно проводить во всевозможных СПА-салонах и косметических кабинетах.

Чтобы дерматоскопы появились в разных заведениях, ученые думают о том, как удешевить устройство.

— Попытаемся разработать свой дерматоскоп, где фотография передавалась бы по Wi-Fi. Мы хотим сделать так, чтобы дерматоскоп через интернет посылал изображение на наш суперкомпьютерный кластер, а он будет оценивать риск наличия заболевания.

Одновременно в этом процессе могут участвовать врачи, которые будут анализировать снимки, полученные непрофессионалами, строить экспертные оценки и выдвигать рекомендации по развитию системы.

Алгоритм можно перенести на другие болезни

Кстати, меланома — это не единственная болезнь, которую в теории возможно диагностировать по снимку.

— Наш второй алгоритм можно перенести на другие заболевания. Если говорить о кожных заболеваниях — можно диагностировать другие виды рака: базалиому, карциному… Там тоже основная проблема — ранняя диагностика.

Также в планах ученых — разработать диагностическое приложение для смартфонов. Для этой задачи они надеются привлечь студентов.

— Достаточно ли будет камеры на смартфоне — мы пока точно не знаем. У дерматоскопа кольцевая вспышка, которая использует поляризованный свет. Но для диагностики по поиску сходных изображений это может быть несущественно. Все изображения будут «портиться» более-менее одинаковым образом, поэтому сходство при этом может не теряться.

Ученые не дают гарантий того, что такую программу сделать удастся. Но в случае успеха разработку советуют ждать не раньше следующего года.

Анна Ермаченок / Фото: Дмитрий Брушко / 42.СМИ

Гость, Вы можете оставить свой комментарий:

Чтобы оставить комментарий, необходимо войти на сайт:

‡агрузка...

Диагностика Рака Шейки Матки в Беларуси (выдержки из протокола)

Основные мероприятия:

  • гинекологический осмотр;
  • расширенная кольпоскопия шейки матки c изучением состояния слизистой влагалищных сводов (при стадиях Tis–T1a2);
  • диагностика ВПЧ-инфекции с оценкой уровня вирусной нагрузки (у молодых женщин при планировании органосохраняющего лечения);
  • цитологическое исследование мазков с экто- и эндоцервикса;
  • гистологическое исследование материала после ножевой биопсии шейки матки, конизации и ампутации шейки матки, а также слизистых цервикального канала и полости матки после диагностического кюретажа (при наличии клинических данных в пользу опухолевого поражения цервикального канала, а также при сомнении в исходной локализации опухоли – шейка или тело матки).

После гистологической верификации инвазивного рака шейки матки проводят диагностические мероприятия для определения распространенности опухолевого процесса:

  • УЗИ органов малого таза, брюшной полости, забрюшинного пространства;
  • УЗИ надключичных и паховых лимфоузлов (по показаниям);
  • рентгенологическое исследование легких;
  • КТ органов брюшной полости и МРТ органов малого таза (при размерах первичного очага в пределах T1b, T2 и T3, при других стадиях – по показаниям, преимущественно при планировании консервативного лечения);
  • экскреторная внутривенная урография (по показаниям).

Дополнительные методы:

  • цистоскопия (при наличии клинических подозрений на вовлечение мочевого пузыря);
  • ректосигмоскопия (при наличии клинических подозрений на вовлечение прямой кишки);
  • сцинтиграфия костей скелета (при подозрении на метастазы в костях);
  • сцинтиграфия почек (по показаниям).

Лабораторные исследования:

  • группа крови и резус-фактор;
  • серореакция на сифилис;
  • ВИЧ;
  • общий анализ крови;
  • общий анализ мочи;
  • биохимическое исследование крови (общий белок, мочевина, креатинин, билирубин, глюкоза, K+);
  • коагулограмма (АЧТВ, ПВ, ТВ, фибриноген) – на этапе предоперационной подготовки;
  • ЭКГ. 


‡агрузка...