Современные системы поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта для анализа цифровых маммографических изображений
https://doi.org/10.20862/0042-4676-2023-104-2-151-162
Аннотация
Актуальность внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в диагностику рака молочной железы (РМЖ) связана с сохраняющимся высоким ростом заболеваемости среди женщин и ведущей позицией в структуре онкологической заболеваемости. Теоретически применение технологий ИИ возможно как на этапе скрининга, так и в уточняющей диагностике РМЖ. В работе дается краткий обзор систем ИИ, используемых в клинической практике, и обсуждаются перспективы его применения в диагностике РМЖ. Достижения в области машинного обучения могут быть эффективны для повышения точности маммографического скрининга за счет уменьшения количества пропущенных случаев рака и ложноположительных результатов.
Ключевые слова
Об авторах
В. А. СолодкийРоссия
Солодкий Владимир Алексеевич, д. м. н., профессор, академик РАН, директор,
ул. Профсоюзная, 86, Москва, 117997
А. Д. Каприн
Россия
Каприн Андрей Дмитриевич, д. м. н., профессор, академик РАН, генеральный директор, 2-й Боткинский пр-д, 3, Москва, 125284;
заведующий кафедрой онкологии и рентгенорадиологии им. В.П. Харченко, ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198
Н. В. Нуднов
Россия
Нуднов Николай Васильевич, д. м. н., профессор, заместитель директора по науке, ул. Профсоюзная, 86, Москва, 117997;
профессор кафедры онкологии и рентгенорадиологии им. В.П. Харченко, ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198
Н. В. Харченко
Россия
Харченко Наталья Владимировна, д. м. н., профессор кафедры онкологии и рентгенорадиологии им. В.П. Харченко,
ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198
О. С. Ходорович
Россия
Ходорович Ольга Сергеевна, д. м. н., заведующая отделением,
ул. Профсоюзная, 86, Москва, 117997
Г. М. Запиров
Россия
Запиров Гаджимурад Магомедович, к. м. н., доцент кафедры онкологии и рентгенорадиологии им. В.П. Харченко,
ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198
Т. В. Шерстнёва
Россия
Шерстнёва Татьяна Викторовна, к. м. н., заведующая отделением,
ул. Профсоюзная, 86, Москва, 117997
Ш. М. Дибирова
Россия
Дибирова Шахрузат Магомедовна, врач-рентгенолог отделения комплексной (включая лучевую) методы диагностики молочной железы, ул. Профсоюзная, 86, Москва, 117997;
аспирант кафедры онкологии и рентгенорадиологии им. В.П. Харченко, ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, 117198
Л. Б. Канахина
Россия
Канахина Лия Бекетаевна, мл. науч. сотр. отделения комплексной (включая лучевую) методы диагностики молочной железы,
ул. Профсоюзная, 86, Москва, 117997
Список литературы
1. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. (ред.) Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2022: 239 с.
2. Ghoncheh M, Pournamdar Z, Salehiniya H. Incidence and mortality and epidemiology of breast cancer in the world. Asian Pac J Cancer Prev. 2016; 17(S3): 43–6. http://doi.org/10.7314/apjcp.2016.17.s3.43.
3. Yassin NIR, Omran S, El Houby EMF, Allam H. Machine learning techniques for breast cancer computer aided diagnosis using different image modalities: a systematic review. Comput Meth Progr Biomed. 2018; 156: 25–45. http://doi.org/10.1016/j.cmpb.2017.12.012.
4. Harvey H, Heindl A, Khara G, et al. Deep learning in breast cancer screening. In: Ranschaert ER, Morozov S, Algra PR (Еds). Artificial intelligence in medical imaging. Springer; 2019: 187–215.
5. Harvey H, Karpati E, Khara G, et al. The role of deep learning in breast screening. Curr Breast Cancer Rep. 2019; 11(1): 17–22. https://doi.org/10.1007/s12609-019-0301-7.
6. Ranschaert ER, Duerinckx A, Algra P, et al. Advantages, challenges, and risks of artificial intelligence for radiologists. In: Ranschaert ER, Morozov S, Algra PR (Eds). Artificial intelligence in medical imaging: opportunities, applications and risks. Cham, Switzerland: Springer International Publishing; 2019: 329–46.
7. Yala A, Lehman C, Schuster T, et al. A deep learning mammography-based model for improved breast cancer risk prediction. Radiology. 2019; 292(1): 60–6. http://doi.org/10.1148/radiol.2019182716.
8. Couture HD, Williams LA, Geradts J, et al. Image analysis with deep learning to predict breast cancer grade, ER status, histologic subtype, and intrinsic subtype. NPJ Breast Cancer. 2018; 4: 30. http://doi.org/10.1038/s41523-018-0079-1.
9. Shah SM, Khan RA, Arif S, Sajid U. Artificial intelligence for breast cancer analysis: trends & directions. Comput Biol Med. 2022; 142: 105221. http://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105221.
10. Skarping I, Larsson M, Förnvik D. Analysis of mammograms using artificial intelligence to predict response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer patients: proof of concept. Eur Radiol. 2022; 32(5): 3131–41. http://doi.org/10.1007/s00330-021-08306-w.
11. Hayashi M, Yamamoto Y, Iwase H. Clinical imaging for the prediction of neoadjuvant chemotherapy response in breast cancer. Chin Clin Oncol. 2020; 9(3): 31. http://doi.org/10.21037/cco-20-15.
12. Cè M, Caloro E, Pellegrino ME, et al. Artificial intelligence in breast cancer imaging: risk stratification, lesion detection and classification, treatment planning and prognosis – a narrative review. Explor Target Antitumor Ther. 2022; 3(6): 795–816. http://doi.org/10.37349/etat.2022.00113.
13. Kooi T, Litjens G, van Ginneken B, et al. Large scale deep learning for computer aided detection of mammographic lesions. Med Image Anal. 2017; 35: 303–12. http://doi.org/10.1016/j.media.2016.07.007.
14. Taylor-Phillips S, Stinton C. Double reading in breast cancer screening: considerations for policy-making. Br J Radiol. 2020; 93(1106): 20190610. http://doi.org/10.1259/bjr.20190610.
15. Retson TA, Watanabe AT, Vu H, et al. Multicenter, multivendor validation of an FDA-approved algorithm for mammography triage. J Breast Imaging. 2022; 4(5): 488–95. https://doi.org/10.1093/jbi/wbac046.
16. Bahl M. Updates in artificial intelligence for breast imaging. Semin Roentgenol. 2022; 57(2): 160–7. http://doi.org/10.1053/j.ro.2021.12.005.
17. Kim HE, Kim HH, Han BK, et al. Changes in cancer detection and false-positive recall in mammography using artificial intelligence: a retrospective, multireader study. Lancet Digit Health. 2020; 2(3): e138–48. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30003-0.
18. Li Z, Ye J, Du H, et al. Preoperative prediction power of radiomics for breast cancer: a systemic review and meta-analysis. Front Oncol. 2022; 12: 837257. http://doi.org/10.3389/fonc.2022.837257.
19. De Kruijf EM, Bastiaannet E, Rubertá F, et al. Comparison of frequencies and prognostic effect of molecular subtypes between young and elderly breast cancer patients. Mol Oncol. 2014; 8(5): 1014–25. http://doi.org/10.1016/j.molonc.2014.03.022.
20. Zhao S, Ma D, Xiao Y, et al. Molecular subtyping of triple-negative breast cancers by immunohistochemistry: molecular basis and clinical relevance. Oncologist. 2020; 25(10): e1481–91. http://doi.org/10.1634/theoncologist.2019-0982.
21. Ades F, Zardavas D, Bozovic-Spasojevic I, et al. Luminal B breast cancer: molecular characterization, clinical management, and future perspectives. J Clin Oncol 2014; 32(25): 2794–803. http://doi.org/10.1200/JCO.2013.54.1870.
22. Hamilton E, Shastry M, Shiller SM, et al. Targeting HER2 heterogeneity in breast cancer. Cancer Treat Rev. 2021; 100: 102286. http://doi.org/10.1016/j.ctrv.2021.102286.
23. Song L, Chen X, Mi L, et al. Icariin-induced inhibition of SIRT6/ NF-κB triggers redox mediated apoptosis and enhances antitumor immunity in triple-negative breast cancer. Cancer Sci. 2020; 111(11): 4242–56. http://doi.org/10.1111/cas.14648.
24. Bartoschek M, Oskolkov N, Bocci M, et al. Spatially and functionally distinct subclasses of breast cancerassociated fibroblasts revealed by single cell RNA sequencing. Nat Commun. 2018; 9(1): 5150. http://doi.org/10.1038/s41467-018-07582-3.
25. Curtis C, Shah SP, Chin SF, et al. The genomic and transcriptomic architecture of 2,000 breast tumours reveals novel subgroups. Nature. 2012; 486(7403): 346–52. http://doi.org/10.1038/nature10983.
26. Yang D, Jones MG, Naranjo S, et al. Lineage tracing reveals the phylodynamics, plasticity, and paths of tumor evolution. Cell. 2022; 185(11): 1905–23.e25. http://doi.org/10.1016/j.cell.2022.04.015.
27. Zhang Y, Li G, Bian W, et al. Value of genomics- and radiomicsbased machine learning models in the identification of breast cancer molecular subtypes: a systematic review and metaanalysis. Ann Transl Med. 2022; 10(24): 1394. http://doi.org/10.21037/atm-22-5986.
28. Gong X, Guo Y, Zhu T, et al. Diagnostic performance of radiomics in predicting axillary lymph node metastasis in breast cancer: a systematic review and meta-analysis. Front Oncol. 2022; 12: 1046005. http://doi.org/10.3389/fonc.2022.1046005.
29. Decuyper M, Maebe J, Van Holen R, Vandenberghe S. Artificial intelligence with deep learning in nuclear medicine and radiology. EJNMMI Phys. 2021; 8(1): 81. http://doi.org/10.1186/s40658-021-00426-y.
30. Kheiron Medical Technologies. Meet Mia™ Mammography Intelligent Assessement. URL: https://www.kheironmed.com/meet-mia (дата обращения 15.05.2023). [Kheiron Medical Technologies. Meet Mia™ Mammography Intelligent Assessement. Available at: https://www.kheironmed.com/meet-mia (accessed 15.05.2023).]
31. Palacio AV, Sharma N, Sagoo G. Cost effectiveness of the Mia artificial intelligence technology for detection of breast tumours as part of the NHS breast screening service in the UK. Research Square. 22 Feb, 2023. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2586246/v1.
32. Li H, Giger ML, Huynh BQ, Antropova NO. Deep learning in breast cancer risk assessment: evaluation of convolutional neural networks on a clinical dataset of full-field digital mammograms. J Med Imaging. 2017; 4(4): 041304. http://doi.org/10.1117/1.JMI.4.4.041304.
33. Alyami J, Sadad T, Tahir AR, et al. Cloud computing-based framework for breast tumor image classification using fusion of AlexNet and GLCM texture features with ensemble Multi-Kernel Support Vector Machine (MK-SVM). Comput Intel Neurosci. 2022; 7403302. https://doi.org/10.1155/2022/7403302.
34. Clark K, Vendt B, Smith K, et al. The cancer imaging archive (TCIA): maintaining and operating a public information repository. J Digit Imaging. 2013; 26(6): 1045–57. http://doi.org/10.1007/s10278-013-9622-7.
35. Lee RS, Gimenez F, Hoogi A., et al. Curated breast imaging subset of DDSM [Dataset]. The Cancer Imaging Archive. 2016.
36. Lee RS, Gimenez F, Hoogi A., et al. A curated mammography data set for use in computer-aided detection and diagnosis research. Sci Data. 2017; 4: 170177. http://doi.org/10.1038/sdata.2017.177.
37. Schaffter T, Buist DSM, Lee CI, et al. Evaluation of combined artificial intelligence and radiologist assessment to interpret screening mammograms. JAMA Netw Open. 2020; 3(3): e200265. http://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.0265.
38. Lunit Insight MMG. Al solution for mammography. URL: https://www.lunit.io/en/products/mmg (дата обращения 15.05.2023). [Lunit Insight MMG. Al solution for mammography. Available at: https://www.lunit.io/en/products/mmg (accessed 15.05.2023).]
39. Cure Metrix. Empowering radiologists for better outcomes in women’s health. URL: https://curemetrix.com/ (дата обращения 15.05.2023). [Cure Metrix. Empowering radiologists for better outcomes in women’s health. Available at: https://curemetrix.com/ (accessed 15.05.2023).]
40. Botkin.AI Искусственный интеллект для медицинских изображений. URL: https://botkin.ai/ (дата обращения 15.05.2023).
41. Цельс. Маммография. AI-платформа для анализа маммограмм. URL: https://celsus.ai/products-mammography/ (дата обращения 15.05.2023).
42. Карпов О.Э., Бронов О.Ю., Капнинский А.А. и др. Компаративное исследование результатов анализа данных цифровой маммографии системы на основе искусственного интеллекта «Цельс» и врачей-рентгенологов. Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова. 2021; 16(2): 86–92. http://doi.org/10.25881/20728255_2021_16_2_86.
Рецензия
Для цитирования:
Солодкий В.А., Каприн А.Д., Нуднов Н.В., Харченко Н.В., Ходорович О.С., Запиров Г.М., Шерстнёва Т.В., Дибирова Ш.М., Канахина Л.Б. Современные системы поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта для анализа цифровых маммографических изображений. Вестник рентгенологии и радиологии. 2023;104(2):151-162. https://doi.org/10.20862/0042-4676-2023-104-2-151-162
For citation:
Solodkiy V.A., Kaprin A.D., Nudnov N.V., Kharchenko N.V., Khodorovich O.S., Zapirov G.M., Sherstneva T.V., Dibirova Sh.M., Kanakhina L.B. Сontemporary Medical Decision Support Systems Based on Artificial Intelligence for the Analysis of Digital Mammographic Images. Journal of radiology and nuclear medicine. 2023;104(2):151-162. (In Russ.) https://doi.org/10.20862/0042-4676-2023-104-2-151-162

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 3.0 Непортированная