Сравнительная оценка ручной сегментации очага инфаркта головного мозга у экспериментальных животных по данным МРТ с использованием системы искусственного интеллекта
И.Л.Губский1,2, Д.Д.Наместникова1,2, Э.А.Черкашова1,2, И.С.Гумин1, В.В.Курило2, В.П.Чехонин2,4, К.Н.Ярыгин3,5 - 211-217
1Федеральный центр мозга и нейротехнологий ФМБА России, Москва, РФ; 2ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И.Пирогова Минздрава России (Пироговский Университет), Москва, РФ; 3НИИ биомедицинской химии им. В.Н.Ореховича, Москва, РФ; 4НМИЦ психиатрии и наркологии им. В.П.Сербского Минздрава России, Москва, РФ; 5РМАНПО Минздрава России, Москва, РФ
Оценивали качество ручной сегментации МР-исследований экспериментальных животных с инфарктом мозга по сравнению с автоматическим подходом с использованием системы искусственного интеллекта с архитектурой Swin-UNETR. Ручная сегментация, выполненная четырьмя исследователями, продемонстрировала значительную вариабельность, особенно при анализе небольших очагов инфаркта мозга. Полученные данные подчёркивают необходимость стандартизации методик и применения автоматизированных систем для повышения точности и воспроизводимости результатов.
Ключевые слова: морфометрия; МРТ; ручная сегментация; искусственный интеллект; модель экспериментального инфаркта мозга
Адрес для корреспонденции: gubskiy.ilya@gmail.com Губский И.Л.
DOI: 10.47056/1814-3490-2024-4-211-217
Comparative assessment of manual segmentation of cerebral infarction lesions in experimental animals based on MRI using artificial intelligent
I. L. Gubskiy1,2, D. D. Namestnikova1,2, E. A. Cherkashova1,2, I. S. Gumin1, V. V. Kurilo2, V. P. Chekhonin2,4, and K. N. Yarygin3,5
1Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies, Federal Medical-Biological Agency of Russia, Moscow, Russia; 2Pirogov Russian National Research Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation; 3Institute of Biomedical Chemistry, Moscow, Russia; 4V. P. Serbsky National Medical Research Center of Psychiatry and Narcology, Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia; 5Russian Medical Academy of Continuous Professional Education, Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia
The aim of this study was to evaluate the quality of manual segmentation of cerebral infarction lesions in experimental animals with brain infarct model based on MRI compared to an automatic approach using an artificial intelligence. For automatic infarct segmentation, the AI system with the Swin-UNETR architecture was used, while manual segmentation was performed by four independent researchers. It was shown that manual segmentation exhibits significant variability, especially when analyzing small brain infarct lesions. The obtained data emphasize the need for standardizing methods and utilizing automated systems to improve the accuracy and reproducibility of results.
Key Words: morphometry; MRI; manual segmentation; artificial intelligence; experimental cerebral infarction model