Разработка моделей искусственного интеллекта для сегментации и характеристики рака простаты: одноцентровое ретроспективное наблюдательное исследование.

Рак простаты является вторым наиболее распространенным раком среди мужского населения. Данная патология представляет собой онкологическую проблему и проблему общественного здравоохранения, особенно в развитых странах, в связи с большим присутствием в составе населения мужчин пожилого возраста.

Медицинская визуализация играет центральную роль в определении стадии и повторной стадии заболевания простаты. Магнитно-резонансная томография (МРТ), компьютерная томография (КТ) и позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) относятся к числу методов, обычно используемых в обычной клинической практике для характеристики рака простаты. На сегодняшний день изучение этих изображений ограничивается качественным визуальным анализом, однако появляется все больше доказательств полезности введения количественного (или полуколичественного) анализа биомедицинских изображений.

Текущий рост доступных данных визуализации и их качества позволяет применять методы искусственного интеллекта также в медицинской сфере для автоматизации задач (например, автоматическая сегментация) и классификация (например, агрессивность опухоли).

Извлечение количественных данных и, в более общем плане, изучение опухолевых поражений требует ручной сегментации одним или несколькими врачами. Этот процесс занимает очень много времени, поскольку каждое изображение должно обрабатываться индивидуально; кроме того, результат также зависит от уровня опыта врача, проводящего сегментацию, и это может создать источник неоднородности, влияющий на воспроизводимость сегментации.

Методы автоматической сегментации на основе искусственного интеллекта можно применять к медицинским изображениям для локализации опухолевых поражений, выходя таким образом за пределы ручной сегментации.