MD, PhD, Professor, Academician of the RAS
д.м.н., профессор, академик РАН
MD, PhD
к.м.н.
PhD Student
аспирант
PhD Student
аспирант
PhD Student
аспирант
PhD Student
аспирант
PhD Student
аспирант
MD, PhD, Professor, Academician of the RAS
д.м.н., профессор, академик РАН
Timely instrumental diagnosis of diseases of the hepatopancreatoduodenal region, especially of an oncological nature, is the key to successful treatment, improving prognosis and improving the quality of life of patients. At the moment, the possibilities of radiation diagnostics make it possible to identify and evaluate the nature of the blood supply to the neoplasm, its prevalence, cellularity, and in the case of MRI studies with hepatospecific contrast agents, also evaluate the functional activity of liver cells. Nevertheless, the steady development of methods for treating cancer patients, in particular, chemotherapy, and a personalized approach to the choice of patient management tactics require a detailed assessment of the morphological types of certain neoplasms. The need for dynamic monitoring of the results of treatment, monitoring of accidentally detected, potentially malignant neoplasms, and the development of screening programs determine the steady increase in the number of CT and MR examinations performed annually in the world and in our country. These factors have led to the application of texture analysis or radiomics and machine learning algorithms. At the same time, such techniques as radiography, ultrasound, CT and MRI with extracellular and tissue-specific contrast enhancement, and MRI-DWI do not lose their significance. The ongoing research allows the Federal State Budgetary Institution National Medical Research Center of Surgery named after A.V. Vishnevsky of the Ministry of Health of Russia to implement the concept of preoperative non-invasive diagnosis and differential diagnosis of surgical and oncological diseases of the hepatopancreatoduodenal region and apply the knowledge gained in planning surgical treatment. Implementation of the problem of post-processor data processing of radiation diagnostics of surgical and oncological diseases of the hepatopancreatoduodenal region using radiomics and AI technologies is important and extremely relevant for modern medicine.
Своевременная инструментальная диагностика заболеваний гепатопанкреатодуоденальной области, особенно онкологического характера, является залогом успешного лечения, улучшения прогноза и повышения качества жизни пациентов. На данный момент возможности лучевой диагностики позволяют выявить и оценить характер кровоснабжения новообразования, его распространенность, целлюлярность, а в случае МР-исследования с гепатоспецифическими контрастными препаратами — также оценить и функциональную активность печеночных клеток. Тем не менее неуклонное развитие методов лечения онкологических пациентов, в частности химиотерапии, и персонализированного подхода к выбору тактики ведения пациента требует подробной оценки морфологических типов тех или иных новообразований. Необходимость динамического наблюдения результатов проведенного лечения, мониторинга случайно выявленных, потенциально злокачественных новообразований, развитие скрининговых программ обусловливают неуклонный рост количества выполняемых ежегодно в мире и в нашей стране КТ- и МРТ-исследований. Эти факторы послужили причиной применения текстурного анализа и алгоритмов машинного обучения. При этом такие методики, как рентгенография, УЗИ, КТ и МРТ с внеклеточным и тканеспецифическим контрастным усилением и МРТ-ДВИ, не утрачивают своего значения. Проводимые исследования позволяют ФГБУ НМИЦ хирургии им. А.В. Вишневского Минздрава России реализовать концепцию дооперационной неинвазивной диагностики и дифференциальной диагностики хирургических и онкологических заболеваний гепатопанкреатодуоденальной области и применять полученные знания в планировании оперативного лечения. Реализация проблемы постпроцессорной обработки данных лучевой диагностики хирургических и онкологических заболеваний гепатопанкреатодуоденальной области с применением технологий текстурного анализа и искусственного интеллекта важна и чрезвычайно актуальна для современной медицины.