Система оценки саркопении на основе данных УЗИ

Саркопения — это синдром возрастной потери мышечной массы и снижения мышечной функции, который может сочетаться с различными заболеваниями и широко взаимодействует с различными болезненными состояниями, влияя на прогноз заболевания. Такие заболевания, как рак, диабет, хроническая болезнь почек и ревматоидный артрит, могут ускорить процесс потери мышечной массы, влияя на регенерацию миогенных клеток, препятствуя синтезу белка, увеличивая потребление белка и усиливая деградацию белка по пути убиквитинирования, а также снижая двигательную активность. функция, в свою очередь, еще больше ухудшит прогноз заболевания. Несмотря на некоторые региональные различия, распространенность саркопении превышает 10%. Раннее выявление потенциального риска саркопении и раннее вмешательство на ранних стадиях нарушения мышечной массы и функций является одним из наиболее важных шагов для улучшения качества жизни пожилых людей.

В настоящее время диагноз саркопении основывается на трех признаках: потеря мышечной массы, потеря мышечной силы и потеря физической работоспособности. В настоящее время врачи обычно используют биоэлектрический импедансный анализ (BIA) или двухэнергетическую рентгеновскую абсорбциометрию (DXA) для определения индекса массы скелетных мышц. SMI для измерения мышечной массы, тест на силу хвата для измерения мышечной силы, скорости походки или такие инструменты, как SPPB. баллы для оценки физической работоспособности. Диагноз саркопении можно поставить, когда у субъекта наблюдается снижение SMI в сочетании со снижением силы хвата или скоростью ходьбы.

В области медицинской визуализации исследователи работают над изучением и проверкой соответствующих инструментов и маркеров визуализации для диагностики и оценки саркопении. Обычные методы глубокого анализа медицинских изображений включают радиомику и машинное обучение, обычно путем анализа текстурных особенностей мышц в определенных участках для количественной оценки мышечной функции или точного сегментирования скелетных мышц в двух или трех измерениях для количественной оценки мышечной массы. По сравнению с компьютерной томографией (КТ) или магнитно-резонансной томографией (МРТ) ультразвук является более доступным и менее дорогостоящим методом медицинской визуализации, особенно в регионах с низким и средним уровнем дохода. Ультразвук можно использовать для удобного сканирования локальных мышц и получения характеристик мышц, таких как толщина мышц, площадь поперечного сечения и угол перистости. Наши предыдущие исследования показали, что SMI у пожилых людей можно точно оценить, используя толщину мышц в четырех участках вместе с базовой информацией, такой как возраст и индекс массы тела (ИМТ), и в ходе межрегиональной проверки было обнаружено, что стабильность оценок может поддерживаться в сообществах с очень разными этническими пропорциями. Однако несколько существующих крупных исследований ультразвука при саркопении в настоящее время сосредоточены только на морфологических измерениях мышц, игнорируя большой объем скрытой информации ультразвукового изображения. В то же время гибкость процесса сканирования привела к большему сопротивлению со стороны радиомики или инструментов глубокого обучения использованию изображений для классификации искусственного интеллекта, чем КТ или МРТ.

Столкнувшись с такой дилеммой, мы попытались создать интеллектуальную систему классификации риска саркопении, основанную на многомерных данных, включая базовую информацию, такую ​​как возраст и ИМТ, ультразвуковые измерения и исходное содержание изображений, чтобы завершить оценку риска саркопении у пожилых людей в США. комплексный метод, позволяющий осуществить быстрый скрининг и классификацию потенциальных популяций саркопении для дальнейшего клинического лечения.