Improving aortic aneurysm detection with artificial intelligence based on chest computed tomography data

Fig. 1. Design of the study performed. CT - computed tomography; ERIS - Unified Radiological Information Service; AI - artificial intelligence.


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Aortic aneurysms are known as “silent killers” because this potentially fatal condition can be asymptomatic. The annual incidence of thoracic aortic aneurysms and ruptures is approximately 10 and 1.6 per 100,000 individuals, respectively. The mortality rate for ruptured aneurysms ranges from 94% to 100%. Early diagnosis and treatment can be life-saving. Artificial intelligence technologies can significantly improve diagnostic accuracy and save the lives of patients with thoracic aortic aneurysms.

AIM: This study aimed to assess the efficacy of artificial intelligence technologies for detecting thoracic aortic aneurysms on chest computed tomography scans, as well as the possibility of using artificial intelligence as a clinical decision support system for radiologists during the primary interpretation of radiological images.

MATERIALS AND METHODS: The results of using artificial intelligence technologies for detecting thoracic aortic aneurysms on non-contrast chest computed tomography scans were evaluated. A sample of 84,405 patients >18 years old was generated, with 86 cases of suspected thoracic aortic aneurysms based on artificial intelligence data selected and retrospectively assessed by radiologists and vascular surgeons. To assess the age distribution of the aortic diameter, an additional sample of 968 cases was randomly selected from the total number.

RESULTS: In 44 cases, aneurysms were initially identified by radiologists, whereas in 31 cases, aneurysms were not detected initially; however, artificial intelligence aided in their detection. Six studies were excluded, and five studies had false-positive results. Artificial intelligence aids in detecting and highlighting aortic pathological changes in medical images, increasing the detection rate of thoracic aortic aneurysms by 41% when interpreting chest computed tomography scans. The use of artificial intelligence technologies for primary interpretations of radiological studies and retrospective assessments is advisable to prevent underdiagnosis of clinically significant pathologies and improve the detection rate of pathological aortic enlargement. In the additional sample, the incidence of thoracic aortic dilation and thoracic aortic aneurysms in adults was 14.5% and 1.2%, respectively. The findings also revealed an age-dependent diameter of the thoracic aorta in both men and women.

CONCLUSION: The use of artificial intelligence technologies in the primary interpretation of chest computed tomography scans can improve the detection rate of clinically significant pathologies such as thoracic aortic aneurysms. Expanding retrospective screening based on chest computed tomography scans using artificial intelligence can improve the diagnosis of concomitant pathologies and prevent negative consequences.

Full Text

ОБОСНОВАНИЕ

По данным Всемирной организации здравоохранения, одна из основных причин смертности — сердечно-сосудистые заболевания и связанные с ними патологии [1]. К ним относятся аневризмы аорты, известные как «тихие убийцы». Они обычно формируются бессимптомно и могут привести к расслоению или разрыву сосуда, что в 94–100% случаев становится причиной смерти пациента [2, 3]. Существует очень небольшое количество работ, относящихся к статистическому анализу распространённости аневризм грудной аорты [4]. В России, по различным данным, частота встречаемости аневризмы восходящего отдела аорты составляет 0,16–1,06%. Важно отметить, что в России крупное эпидемиологическое исследование по встречаемости аневризм грудного отдела аорты последний раз проводилось около 40 лет назад [5], что подтверждает актуальность проведения новых исследований.

По данным аутопсий, которые проводили в течение десяти лет в 15-й городской клинической больнице имени О.М. Филатова (г. Москва), причина смерти в результате аневризмы грудного отдела аорты была подтверждена в 0,8% случаев, из которых только в 11% было подозрение о наличии аневризмы до наступления смерти пациента [4]. В США аневризма аорты занимает 17-е место в структуре смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. В год заболеваемость аневризмами грудной аорты в США составляет около 10 случаев на 100 000 человек, а частота разрывов аневризмы — около 1,6 случая на 100 000 человек [6]. В Швеции встречаемость аневризм и расслоений грудного отдела аорты составляет до 16,3 случая на 100 000 человек [7]. По данным Йельского университета, годовая частота разрывов аневризмы составляет до 3,6%, а частота расслоения — до 3,7% среди зарегистрированных случаев [8].

При проведении скрининга злокачественных новообразований лёгких с помощью компьютерной томографии (КТ) органов грудной клетки (ОГК) патологическое расширение грудной аорты обнаруживается у пациентов старше 50 лет с частотой до 8,1% [9, 10].

Оппортунистический скрининг — метод проспективного и ретроспективного анализа целевых исследований, который выявляет дополнительную патологию и факторы риска, помимо целевой. Такой подход позволяет избежать повторного проведения исследований, что способствует уменьшению лучевой нагрузки на пациента [11].

За 2022 год в Москве было проведено более 584 000 КТ-исследований ОГК без применения контрастного вещества. Данный объём исследований представляет потенциал для оппортунистического выявления различных патологических состояний, включая расширение грудной аорты (дилатацию, аневризму) — жизнеугрожающую патологию [12].

В Москве с 2020 года проводится крупнейшее в мире исследование для оценки эффективности и качества применения технологий искусственного интеллекта (ТИИ) — «Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы» (далее — Московский Эксперимент) [13]. В рамках Московского Эксперимента ТИИ используют в тестовом режиме под контролем экспертов Государственного бюджетного учреждения «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий» Департамента здравоохранения города Москвы. Процесс включает постоянную оценку качества работы системы и корректировку её функционирования, проводятся вычисления метрик точности, выявляются ошибки срабатывания и другие характеристики. В результате создаются условия для проведения ретроспективных исследований, а также обработки лучевых данных при первичном анализе врачом-рентгенологом.

ЦЕЛЬ

Оценить эффективность применения ТИИ в выявлении аневризм грудного отдела аорты по данным КТ ОГК и проанализировать возможности использования ТИИ в качестве системы поддержки принятия врачебных решений для врача-рентгенолога при первичном описании лучевых исследований.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Дизайн исследования

Выполнен ретроспективный анализ 84 405 результатов КТ ОГК из Единого радиологического информационного сервиса автоматизированной Единой медицинской информационной системы города Москвы «Единая медицинская информационно-аналитическая система» (ЕРИС ЕМИАС) за период с 01.06.2022 по 30.11.2022, обработанных ТИИ. Дизайн исследования представлен на рис. 1. Из общей выборки 84 405 пациентов старше 18 лет с использованием данных ТИИ было отобрано 86 исследований с подозрением на аневризму грудного отдела аорты максимальным диаметром более 50 мм (отбор проводили сосудистые хирурги Государственного учреждения здравоохранения города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского»).

 

Рис. 1. Дизайн выполненного исследования. КТ — компьютерная томография; ЕРИС — Единый радиологический информационный сервис; ИИ — искусственный интеллект.

 

Далее полученная выборка была перепроверена двумя врачами-рентгенологами (из Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий) со стажем более 5 лет. В случае расхождения мнений первых двух рентгенологов, эксперт с 10-летним стажем врача-рентгенолога выступал в роли арбитра, принимая окончательное решение относительно наличия аневризмы и формулировки её описания.

В процессе пересмотра исключили 11 пациентов: 6 — из-за отсутствия первичного протокола от врача-рентгенолога в ЕРИС, 5 — из-за того, что в результате обработки данных ТИИ (оценка нецелевой патологии или органа) исследования были классифицированы как ложноположительные. Итоговая выборка составила 75 пациентов, направленных на дообследование и лечение.

Дополнительно из 84 405 исследований для оценки возрастного распределения диаметра аорты было случайным образом отобрано 1000 исследований. После исключения 32 случаев ввиду отсутствия данных о возрасте пациентов, объём данной выборки составил 968 исследований (433 мужчины и 535 женщин — 44,7% и 55,3% соответственно).

Критерии включения

Критерии включения КТ-исследований ОГК в выборку для анализа с помощью ТИИ в рамках Московского Эксперимента по направлению «Аневризма грудного отдела аорты»:

  • пациенты (женщины и мужчины) амбулаторных и стационарных медицинских учреждений Департамента здравоохранения города Москвы (возраст — старше 18 лет);
  • проведённые исследования: КТ ОГК без контрастного усиления с толщиной среза ≤3 мм;
  • наличие КТ-изображений ОГК в формате DICOM и протокола врача-рентгенолога в ЕРИС ЕМИАС.

Критерии исключения:

  • пациенты с наличием металлоконструкций (пост-операционные скобы, пластины), формирующих артефакты в области ОГК, включая кардиостимуляторы;
  • наличие контрастного усиления и исследования с лёгочным кернелем;
  • отсутствие КТ-изображений в формате DICOM и/или протокола врача-рентгенолога в ЕРИС ЕМИАС.

Условия проведения

ТИИ обрабатывали исследования для определения патологического расширения грудного отдела аорты по правилам, которые называются «базовые диагностические требования». Данные правила были разработаны на основании рекомендаций Европейского общества кардиологов по диагностике и лечению заболеваний аорты [14]:

  • дилатация восходящей аорты — от 40 до 49 мм;
  • аневризма восходящей аорты — ≥50 мм;
  • аневризма нисходящей аорты — ≥40 мм [15].

Для автоматического определения диаметра грудного отдела аорты был применён отечественный алгоритм ТИИ «Chest-IRA» (IRA Labs, Россия). В рамках Московского Эксперимента была оценена точность работы данной ТИИ, которая показала следующие результаты:

  • площадь под ROC-кривой (AUC) — 0,99;
  • чувствительность — 0,94;
  • специфичность — 0,96;
  • точность — 0,95;
  • длительность анализа (одного исследования) — 2,1 мин [16].

Пример работы алгоритма с ТИИ представлен на рис. 2.

 

Рис. 2. Пример работы комплексного сервиса с искусственным интеллектом в обработке данных компьютерной томографии отдела грудной клетки: a — технология искусственного интеллекта корректно выделила и маркировала (красная линия) подозрение на наличие аневризмы грудной аорты восходящего и нисходящего отделов; b — ложноположительный результат: размечено (красная линия) образование средостения вместе с восходящим отделом грудной аорты, в зелёной рамке указан диаметр нисходящего отдела грудной аорты. У данного комплексного сервиса с искусственным интеллектом есть дополнительные модули, маркирующие инфильтративные изменения лёгких (оранжевый контур) и плевральный выпот (жёлтый контур).

 

Ретроспективная верификация КТ-исследований с подозрением на наличие аневризм грудного отдела аорты для выборки из всех 75 исследований (максимальный диаметр — более 50 мм) проводилась двумя врачами-рентгенологами (с опытом работы более 5 лет), одним экспертом врачом-рентгенологом и сосудистыми хирургами (с опытом работы более 10 лет). Проверена корректность работы ТИИ по измерениям грудного отдела аорты в аксиальной проекции. Врачи выполняли измерения как максимального переднезаднего диаметра, так и перпендикулярного диаметра грудного отдела аорты, придерживаясь рекомендаций рабочей группы Европейской ассоциации по сердечно-сосудистой визуализации и Европейского общества кардиологов [17]. Все пациенты из выборки направлялись на дообследование, где принимались решения о дальнейшем наблюдении или лечении.

Анализ нормальности распределения в группах пациентов проводился согласно критерию Шапиро–Уилка. С учётом отличия распределения от нормальных величин (p <0,001) для всех подвыборок данные представлены в виде: «медиана [25-й процентиль; 75-й процентиль]; минимальное–максимальное значение величины». Межгрупповые сравнения проводили методом Манна–Уитни.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Основные результаты исследования

С помощью алгоритма ТИИ было обработано 84 405 КТ-исследований ОГК без контрастного усиления для выявления патологического расширения грудного отдела аорты. Из данной выборки было отобрано 86 исследований (62 мужчины, 24 женщины) с подозрением на наличие аневризмы грудной аорты по данным ТИИ, которые ретроспективно были оценены врачами-рентгенологами и сосудистыми хирургами. Из 86 исследований 6 были исключены из выборки по причине отсутствия первичного протокола врача-рентгенолога в ЕРИС ЕМИАС; 5 были ложноположительными по результатам обработки ТИИ (оценка нецелевой патологии/органа, см. рис. 2, b) — они также были исключены из выборки.

В итоговую выборку вошло 75 исследований: 57 мужчин (66 [59; 73]; 27–87 лет) и 18 женщин (62 [59; 74]; 47–87 лет). Аневризма грудного отдела аорты была описана в первичном протоколе рентгенологического исследования в 44 случаях (59%), а в 31 случае (41%) в первичном протоколе аневризмы отмечено не было. Таким образом, применение ТИИ позволило дополнительно выявить 31 случай аневризмы грудного отдела аорты (41%). Среди данной группы пациентов максимальный диаметр грудного отдела аорты составил 56 [54; 60]; 52–84 мм — у мужчин, и 57 [54; 63]; 52–87 мм — у женщин.

Пациенты с аневризмой аорты, выявленной с помощью ТИИ на исследованиях ОГК методом КТ, были проинформированы и направлены на уточняющие исследования (эхокардиографию, КТ или магнитно-резонансную ангиографию, консультацию кардиолога и/или сосудистого хирурга) с целью определения тактики их ведения и лечения.

В ходе дообследования была получена дополнительная информация: из 75 пациентов четверо (5,33%) пациентов скончались до завершения диагностического процесса или оперативного вмешательства, а трое (4%) пациентов приняли решение отказаться от дальнейшего диагностического обследования и лечения. Ещё 31 (41,33%) пациент отказался от общения.

Из 37 пациентов, которые остались под наблюдением и продолжили лечение, у 25 (33,33%) после комплексного диагностического обследования был подтверждён диагноз аневризмы грудного отдела аорты (они продолжают находиться под наблюдением), а у 12 (16%) диагностика позволила уточнить диагноз (они продолжают лечение у кардиолога). У 3 пациентов после диагностического обследования наличие аневризмы не подтвердилось: у них была диагностирована дилатация грудного отдела аорты. Кроме того, было выполнено 2 хирургических вмешательства по стентированию аорты из-за аневризмы.

Группы мужчин и женщин с выявленными с помощью ТИИ аневризмами по возрасту и по максимальному диаметру грудного отдела достоверно не различаются (p >0,05).

Результаты второй части исследования

Нами были получены также предварительные данные по встречаемости аневризм в выборке из 968 исследований (рис. 3), взятых в случайном порядке из 84 405 случаев. В популяции взрослого населения (от 18 лет) частота встречаемости дилатации грудного отдела аорты составила 14,5%, а аневризм грудного отдела аорты — 1,2%.

 

Рис. 3. График зависимости максимального диаметра грудного отдела аорты от возраста для выборки из 968 исследований: a — у мужчин; b — у женщин.

 

Для данной группы возраст пациентов составил: для женщин (n=535) — 65 [51; 75]; 19–102 лет, для мужчин (n=433) — 60 [47; 71]; 18–95 лет. Выборка женщин несколько больше, чем мужчин, что отражает распределение по полу в общей совокупности обследованных пациентов. Медиана возраста у женщин (65 лет) несколько выше, чем у мужчин (60 лет), интерквартильные размахи схожи.

Для данной группы диаметр грудного отдела аорты пациентов составил: у женщин — 34 [31; 37]; 20–50 мм, у мужчин — 36 [33; 39]; 24–60 мм.

Отмечены достоверные различия (p <0,001) между группами мужчин и женщин по возрасту и по максимальному диаметру грудного отдела аорты.

Следует отметить выраженную возрастную зависимость диаметра грудного отдела аорты для мужчин и женщин. Для мужчин относительные возрастные изменения диаметра грудного отдела аорты более выражены и составляют 0,177 мм/год, для женщин — 0,118 мм/год.

ОБСУЖДЕНИЕ

Резюме результата исследования

Анализ полученных в ходе работы данных показал, что в выборке пациентов с аневризмами аорты (75 пациентов) группы мужчин и женщин достоверно не различаются (p >0,05), как по возрасту, так и по максимальному диаметру грудного отдела аорты. В то же время в выборке из 968 пациентов (случайно взятых из общей совокупности) у мужчин и женщин по возрасту и по максимальному диаметру грудного отдела аорты отмечены достоверные различия (p <0,001). Это обосновывает необходимость в разработке половозрастных нормативов для описания возрастного распределения. Для более полного анализа выявленных закономерностей требуется дополнительное, специально спланированное исследование.

Обсуждение результата исследования

Увеличение числа выявленных аневризм за счёт применения алгоритма ТИИ в ретроспективном исследовании подтверждает эффективность и целесообразность использования данного решения на практике — например, в качестве вспомогательного инструмента врача-рентгенолога при первичном описании лучевых исследований. Однако отмечено присутствие ложноположительных результатов работы программного обеспечения. Существуют способы минимизации таких ошибок за счёт мониторингов и дообучения алгоритма [20–22].

По данным литературы, существует положительная корреляция между возрастом и диаметром грудного отдела аорты. Отмечается, что у лиц мужского пола имеются более высокие, по сравнению с женщинами, значения диаметра грудного отдела аорты [18], а также более выраженная его зависимость от возраста [19], что полностью соответствует статистическим результатам, полученным в нашей работе.

Отмечен риск пропуска врачами клинически значимых патологий по разным причинам: профессиональное выгорание (например, после пандемии COVID-19), увеличение рабочей нагрузки, нехватка медицинского персонала. Это ещё один довод в пользу использования ТИИ в качестве системы поддержки принятия врачебных решений для врача-рентгенолога при анализе результатов КТ ОГК, потому что применение ТИИ может способствовать повышению выявляемости и сокращению числа пропусков клинически значимых патологий [23].

Использованная нами отечественная ТИИ не является единственной в мире, и при выборе ТИИ можно ориентироваться на метрики качества. Имеются также зарубежные аналоги ТИИ для автоматического измерения диаметра грудного отдела аорты и определения аневризм, которые помогают избежать ошибок и могут быть использованы в оппортунистическом скрининге [24, 25].

По данным литературы, ТИИ помогают врачам-рентгенологам сократить время, затраченное на выявление патологий в лучевых исследованиях [26, 27].

ТИИ — перспективный инструмент для измерений аорты [28]. Однако вопрос точности измерений ещё открыт и требует дополнительного исследования. Данное исследование показывает, что ТИИ не могут служить заменой врачам, но могут помогать врачу-рентгенологу, сообщая ему о возможной патологии аорты для исключения пропусков клинически значимых аномалий. При этом отмечается, что врачу-рентгенологу важно знать о принципе работы ТИИ и о возможных ошибках при анализе исследований [29–33]. Таким образом, применение ТИИ в медицине может быть важным инструментом в выявлении аневризмы грудного отдела аорты.

ТИИ целесообразно применять для поиска патологических расширений грудного отдела аорты как при первичном описании лучевых исследований, так и при ретроспективных исследованиях с целью минимизации возможных пропусков клинически значимых изменений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Применение ТИИ в процессе первичного описания КТ ОГК и расширение оппортунистического скрининга может увеличить выявляемость клинически значимых патологических состояний, таких как аневризма грудного отдела аорты, и предотвратить негативные последствия для пациентов. Дальнейшая оптимизация маршрутизации данной категории пациентов, требующих срочного медицинского вмешательства для оперативного лечения, является актуальной задачей. Целесообразна разработка популяционных нормативных значений диаметра грудной аорты, что позволит скорректировать критерии диагностики данной патологии.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источник финансирования. Данная статья подготовлена авторским коллективом в рамках научно-исследовательской работы «Оппортунистический скрининг социально значимых и иных распространённых заболеваний» (№ в Единой государственной информационной системе учёта: № 123031400009-1) в соответствии с приказом Департамента здравоохранения города Москвы от 21.12.2022 № 1196 «Об утверждении государственных заданий, финансовое обеспечение которых осуществляется за счёт средств бюджета города Москвы государственным бюджетным (автономным) учреждениям подведомственным Департаменту здравоохранения города Москвы, на 2023 год и плановый период 2024 и 2025 годов».

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли вклад в разработку концепции, проведение поисково-аналитической работы и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: А.В. Соловьёв — концепция и дизайн исследования, написание текста статьи, редактирование и утверждение итогового варианта текста рукописи; Ю.А. Васильев, В.Е. Синицын — концепция исследования, финальная вычитка текста; А.В. Петряйкин, А.В. Владзимирский — концепция и дизайн исследования, написание и редактирование текста; И.М. Шулькин, Д.Е. Шарова, Д.С. Семенов — концепция, редактирование и утверждение итогового варианта текста рукописи, консультативная поддержка.

ADDITIONAL INFORMATION

Funding source. This article was prepared by the team of authors within the framework of the research work "Opportunistic screening of socially significant and other common diseases" (№ in the Unified State Information System of Accounting: № 123031400009-1) in accordance with the order of the Department of Health of Moscow from 21.12.2022 № 1196 "On approval of state tasks, the financial support of which is carried out at the expense of the budget of the city of Moscow state budgetary (autonomous) institutions subordinate to the Department of Health Protection of Moscow, for years 2023, 2024 and 2025".

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. The major contributions are distributed as follows: A.V. Solovev — research conception and design, article writing, editing, and approval of the final manuscript; Yu.A. Vasilev, V.E. Sinitsyn — research conception, final proofreading of the text; A.V. Petraikin, A.V. Vladzymyrskyy — research conception and design, writing, and editing of the text; I.M. Shulkin, D.E. Sharova, D.S. Semenov — research conception, editing, and approval of the final manuscript, advisory support.

×

About the authors

Alexander V. Solovev

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies; Morozov Children’s Municipal Clinical Hospital

Email: atlantis.92@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4485-2638
SPIN-code: 9654-4005
Russian Federation, Moscow; Moscow

Yuriy A. Vasilev

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: VasilevYA1@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-0208-5218
SPIN-code: 4458-5608

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Valentin E. Sinitsyn

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies; Clinical City Hospital named after I.V. Davydovsky; Lomonosov Moscow State University

Email: vsini@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5649-2193
SPIN-code: 8449-6590

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow; Moscow

Alexey V. Petraikin

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: atlantis.92@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1694-4682
SPIN-code: 6193-1656

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Anton V. Vladzymyrskyy

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: VladzimirskijAV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-2990-7736
SPIN-code: 3602-7120

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Igor M. Shulkin

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: ShulkinIM@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-7613-5273
SPIN-code: 5266-0618
Russian Federation, Moscow

Daria E. Sharova

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: SharovaDE@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-5792-3912
SPIN-code: 1811-7595
Russian Federation, Moscow

Dmitry S. Semenov

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Author for correspondence.
Email: SemenovDS4@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-4293-2514
SPIN-code: 2278-7290

Cand. Sci. (Engineering)

Russian Federation, Moscow

References

  1. The top 10 causes of death [Internet]. World Health Organization. [cited 12 May 2023]. Available from: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
  2. Gouveia e Melo R, Silva Duarte G, Lopes A, et al. Incidence and Prevalence of Thoracic Aortic Aneurysms: A Systematic Review and Meta-analysis of Population-Based Studies. Seminars in thoracic and cardiovascular surgery. 2022;34(1):1–16. doi: 10.1053/j.semtcvs.2021.02.029
  3. Clinical guidelines. Guidelines for the diagnosis and treatment of aortic diseases (2017). Russian Journal of Cardiology and Cardiovascular Surgery. 2018;11(1):7–67. EDN: YPAKRP
  4. Kuznechevsky FV, Osipov AKh, Evsikov EM, Abramov IS, Otarova SM. Prevalence and clinical features of aorta aneurysm; and dissections: 10-year results of consequent autopsies made at O.M. Filatov city clinical hospital №15. Russian Journal of Cardiology. 2004;9(6):5–13. EDN: ISVRYL
  5. Irtyuga OB, Voronkina IV, Smagina LV, et al. The frequency to detect of ascending aorta aneurysms and the mechanism of its development according register of the Almazov Federal Heart, Blood and Endocrinology Centre. Bulletin of Almazov Federal Heart, Blood and Endocrinology Centre. 2011;(5):73–78. EDN: OWGHOB
  6. Lavall D, Schäfers HJ, Böhm M, Laufs U. Aneurysms of the ascending aorta. Deutsches Arzteblatt international. 2012;109(13):227–233. doi: 10.3238/arztebl.2012.0227
  7. Olsson C, Thelin S, Ståhle E, Ekbom A, Granath F. Thoracic Aortic Aneurysm and Dissection. Circulation. 2006;114(24):2611–2618. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.106.630400
  8. Elefteriades JA. Natural history of thoracic aortic aneurysms: indications for surgery, and surgical versus nonsurgical risks. The Annals of thoracic surgery. 2002;74(5):1877–1880. doi: 10.1016/s0003-4975(02)04147-4
  9. Tsai EB, Chiles C, Carter BW, et al. Incidental Findings on Lung Cancer Screening: Significance and Management. Seminars in ultrasound, CT, and MR. 2018;39(3):273–281. doi: 10.1053/j.sult.2018.02.005
  10. Chernina VYu, Blokhin IA, Nikolaev AE, et al. Tactics for the management of incidentalomas. Section 3. Thyroid, pituitary, vasculature and mediastinum. Moscow: Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine; 2019. (In Russ). EDN: WSYSYP
  11. Law M. “Opportunistic” Screening. J Med Screen. 1994;1(4):208. doi: 10.1177/096914139400100403
  12. Kumar Y, Hooda K, Li S, et al. Abdominal aortic aneurysm: pictorial review of common appearances and complications. Annals of translational medicine. 2017;5(12):256. doi: 10.21037/atm.2017.04.32
  13. Vasilev YuA, Vladzymyrskyy AV, editors. Computer Vision in Radiologic Diagnostics: the First Stage of the Moscow Experiment. Moscow: Limited Liability Company Izdatelskie reshenia; 2022. (In Russ). EDN: FOYLXK
  14. Erbel R, Aboyans V, Boileau C, Vlachopoulos C. 2014 ESC Guidelines on the diagnosis and treatment of aortic diseases: Document covering acute and chronic aortic diseases of the thoracic and abdominal aorta of the adult. The Task Force for the Diagnosis and Treatment of Aortic Diseases of the European. European heart journal. 2014;35(41):2873–2926. doi: 10.1093/eurheartj/ehu281
  15. Documents on the Experiment [Internet]. Center for Diagnostics and Telemedicine. [cited 16 June 2023]. Available from: https://mosmed.ai/ai/docs/
  16. Chest-IRA [Internet]. Center for Diagnostics and Telemedicine. [cited 16 June 2023]. Available from: https://mosmed.ai/service_catalog/chestira/
  17. Evangelista A, Sitges M, Jondeau G, et al. Multimodality imaging in thoracic aortic diseases: a clinical consensus statement from the European Association of Cardiovascular Imaging and the European Society of Cardiology working group on aorta and peripheral vascular diseases. European Heart Journal Cardiovascular Imaging. 2023;24(5):e65–e85. doi: 10.1093/ehjci/jead024
  18. Etli M, Avnioglu S, Yilmaz H, Karahan O. Investigation of the correlation between cardiac parameters and aortic diameter in patients with ascending aortic aneurysm. Egyptian Heart Journal. 2022;74(1):1–7. doi: 10.1186/s43044-022-00238-0
  19. Pearce W, Slaughter M, Lemaire S, et al. Aortic diameter as a function of age, gender, and body surface area. Surgery. 1993;114(4):691–697.
  20. Vasilev YA, Bobrovskaya TM, Arzamasov KM, et al. Medical datasets for machine learning: fundamental principles of standartization and systematization. Manager Zdravoohranenia. 2023;4:28–41. EDN: EPGAMD doi: 10.21045/1811-0185-2023-4-28-41
  21. Chetverikov SF, Arzamasov KM, Andreichenko AE, et al. Approaches to Sampling for Quality Control of Artificial Intelligence in Biomedical Research. Modern Technologies in Medicine. 2023;15(2):19–25. EDN: FUKXYC doi: 10.17691/stm2023.15.2.02
  22. Zinchenko VV, Arzamasov KM, Chetverikov SF, et al. Methodology for Conducting Post-Marketing Surveillance of Software as a Medical Device Based on Artificial Intelligence Technologies. Modern Technologies in Medicine. 2022;14(5):15–25. doi: 10.17691/stm2022.14.5.02
  23. Chernina VY, Belyaev MG, Silin AY, et al. A diagnostic and economic evaluation of the complex artificial intelligence algorithm aimed to detect 10 pathologies on the chest CT images. medRxiv. 2023;4. doi: 10.1101/2023.04.19.23288584
  24. Macruz FBC, Lu C, Strout J, et al. Quantification of the Thoracic Aorta and Detection of Aneurysm at CT: Development and Validation of a Fully Automatic Methodology. Radiology: Artificial Intelligence. 2022;4(2):e210076. doi: 10.1148/ryai.210076
  25. Adam C, Fabre D, Mougin J, et al. Pre-surgical and Post-surgical Aortic Aneurysm Maximum Diameter Measurement: Full Automation by Artificial Intelligence. European Journal of Vascular and Endovascular Surgery. 2021;62(6):869–877. doi: 10.1016/j.ejvs.2021.07.013
  26. Vladzymyrskyy AV, Kudryavtsev ND, Kozhikhina DD, et al. Effectiveness of using artificial intelligence technologies for dual descriptions of the results of preventive lung examinations. Profilakticheskaya Meditsina. 2022;25(7):7–15. doi: 10.17116/profmed2022250717
  27. Rodriguez-Ruiz A, Lång K, Gubern-Merida A, et al. Stand-Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists. Journal of the National Cancer Institute. 2019;111(9):916–922. doi: 10.1093/jnci/djy222
  28. Rueckel J, Reidler P, Fink N, et al. Artificial intelligence assistance improves reporting efficiency of thoracic aortic aneurysm CT follow-up. European journal of radiology. 2021;134(134):109424. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109424
  29. Tang A, Tam R, Cadrin-Chênevert A, et al. Canadian Association of Radiologists White Paper on Artificial Intelligence in Radiology. Canadian Association of Radiologists journal. 2018;69(2):120–135. doi: 10.1016/j.carj.2018.02.002
  30. Certificate of state registration of the database № 2023621046/ 30.03.2023. Vasilev YuA, Turavilova EV, Shul’kin IM, et al. MosMedData: CT scan with signs of abdominal aortic aneurysm. (In Russ). EDN: LXROHZ
  31. Aliev AF, Kudryavtsev ND, Petraikin AV, et al. Changing of pulmonary artery diameter in accordance with severity of COVID-19 (assessment based on non-contrast computer tomography). Digital Diagnostics. 2021;2(3):249–260. EDN: VTMKCJ doi: 10.17816/DD76726
  32. Morozov SP, Shapieva AN, Narkevich BYa, et al. Informativity of radial diagnostics methods in various pathological conditions of the organism. Moscow: Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine; 2020. (In Russ). EDN: DYEYBT
  33. Vasilev YuA, Vladzymyrskyy AV, Bondarchuk DV, et al. Importance of artificial intelligence technologies to prevent defects in radiologist’s practice. Medical doctor and IT. 2023;(2):16–27. EDN: SYZAOQ doi: 10.25881/18110193_2023_2_16

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Design of the study performed. CT - computed tomography; ERIS - Unified Radiological Information Service; AI - artificial intelligence.

Download (259KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. An example of the work of a comprehensive service with artificial intelligence in processing data from computed tomography of the chest: a — artificial intelligence technology correctly identified and marked (red line) the suspicion of the presence of an aneurysm of the thoracic aorta of the ascending and descending sections; b - false positive result: the formation of the mediastinum is marked (red line) together with the ascending thoracic aorta, the diameter of the descending thoracic aorta is indicated in the green frame. This comprehensive service with artificial intelligence has additional modules that mark infiltrative changes in the lungs (orange outline) and pleural effusion (yellow outline).

Download (255KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Graph of the dependence of the maximum diameter of the thoracic aorta on age for a sample of 968 studies: a - in men; b - in women.

Download (240KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 79539 от 09 ноября 2020 г.


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies