סגמנטציה אוטומטית של הכליות ואיתור ציסטות בהן בתמונות CT

מטרה:

הערכת אלגוריתם ממוחשב לסגמנטציה אוטומטית של הכליות ולאיתור ציסטות כלייתיות.

שיטות:

נבחרו באופן רנדומלי רטרוספקטיבי בדיקות CT בטן שבוצעו בפאזה ורידית (יולי 2015).

האלגוריתם האוטומטי עבור סגמנטציה של כליות ואיתור ציסטות מבוסס על מודל מתמטי חישובי של רשתות עצביות מלאכותיות (convolutional neural networks - CNN).

האלגוריתם מכיל שלושה חלקים עיקריים: סגמנטציה של גבול הכליות, בחינת מועמדים לציסטות אפשריות וקלסיפיקציה בינארית של המועמדים לציסטה/לא ציסטה.

סגמנטציה של כליות: גבולות כל כליה סומנו ידנית (סגמנטציה). חושב מקדם Mean dice coefficient (MDC) המוגדר כחיובי אמיתי (TP) כפול 2 חלקי TP כפול 2 ועוד חיובי כוזב (FP) ועוד שלילי כוזב (FN), להערכת דיוק האלגוריתם לאיתור פיקסלים של פרנכימת כליה. Mean dice coefficient = 2TP / (2TP + FP + FN)

איתור ציסטות: הקוטר המקסימלי של כל ציסטה סומן. במחקר נכללו ציסטות גדולות מ-10 מ"מ. שיעור TP ו- FP חושב לכל מקרה.

תוצאות:

לאלגוריתם סגמנטציית כליות נבחרו רנדומלית 46 בדיקות CT. המערכת אומנה על 31 ונבחנה על 15 סריקות. ערך MDC לסגמנטציה של כליות נמצא 0.90.

לאלגוריתם זיהוי ציסטות נבחרו רנדומלית 173 בדיקות CT שבהן 247 ציסטות כלייתיות. המערכת אומנה על 121 ונבחנה על 52 סריקות. האלגוריתם של ציסטות כלייתיות איתר 84.5% מהציסטות (TP). FP נמצא כפחות מציסטה שגויה לנבדק (0.86 לנבדק).

מסקנות:

האלגוריתם המתואר הראה תוצאות מבטיחות במשימות סגמנטציה של כליות ואיתור ציסטות כלייתיות. האלגוריתם יכול להוות בסיס לאיתור אוטומטי של תהליכים נוספים בכליות.