Ученые ТПУ работают над улучшением метода диагностики рака молочной железы

| 13794

Молодые ученые Томского политехнического университета заняты улучшением методов диагностики рака молочной железы. Политехники рассчитывают разработать методику, которая позволит выявлять болезнь в случае, когда она сопровождается различными воспалениями, усложняющими диагностику. Исследование поддержано грантом Российского научного фонда (РНФ).

Фото: участник исследования Али Оздиев

В проекте задействованы научные сотрудники Международной научно-образовательной лаборатории неразрушающего контроля Инженерной школы неразрушающего контроля и безопасности ТПУ Сергей Лазарев и Али Оздиев. По их словам, одним из основных методов маммографического скрининга сейчас является рентгенографическое исследование молочных желез. Однако существующие методы диагностики в совокупности дают точность в 90 %, плюс-минус 5 %. Таким образом, 50 из 1 000 пациенток могут оказаться в зоне риска.

При этом сейчас в медицине в основном используются рентгеновские установки на основе абсорбционного контраста — этот способ не дает стопроцентной точности. Кроме того, нет возможности установить наличие новообразования на стадии, когда плотность тканей опухоли схожа с плотностью тканей вокруг воспаления.

«Абсорбция дает контраст между костной и мягкой тканями, но фактически не помогает получить дополнительную информацию о состоянии мягкой ткани, наличии каких-то подозрительных скоплений, новообразований. В молочной железе нет твердых тканей, так что для стандартных методов скрининга она фактически "прозрачная".

То есть диагностика не помогает выявить заболевание на той стадии, когда могло бы помочь точечное хирургическое вмешательство, а не мастэктомия — полное удаление молочной железы»,

— поясняет Сергей Лазарев.

Еще одной проблемой является человеческий фактор: окончательный вердикт все равно выносит специалист на основании изучения рентгеновского снимка. При этом он опирается на собственный опыт или на данные коллег по медучреждению. Чтобы улучшить существующие методы диагностики и избежать таких проблем, ученые ТПУ, во-первых, предлагают применять сразу три типа контраста: абсорбционный, темнополевой и фазовый. Во-вторых, модернизировать существующую конструкцию рентгеновских установок, чтобы снизить дозу получаемого облучения. В-третьих, использовать методы машинного обучения, чтобы повысить точность конечного диагноза.

«Мультиконтрастный метод рентгеновской диагностики, то есть использование одновременно абсорбционного, темнополевого и фазового контраста, позволит нам получить дополнительную информацию. Что касается модернизации существующих установок, то уже ведутся работы, основанные на применении специальных дифракционных решеток из материалов, поглощающих рентгеновское облучение, для того, чтобы параметризировать пучок. Разработкой подобных технологий занимаются коллективы из Швейцарии и Германии. В России, по нашим данным, подобные исследования практически не ведутся. Пока сам метод только развивается. Мы же хотим изучить его и улучшить», — объясняют исследователи.

Для этого предполагается внести изменения в новую технологию, подразумевающую использование нескольких дифракционных решеток. При этом время сканирования определяется необходимостью изменять их взаимное расположение и делать соответствующее число проекций. Чем больше время сканирования, тем больше и доза облучения.

«Подход, который мы хотим использовать применительно к диагностике рака молочной железы, заключается в использовании специальной "трехмерной" дифракционной решетки, которая исключает необходимость каким-либо образом изменять положение. Она объединяет в себе свойства системы из нескольких решеток, следовательно, нет необходимости делать много проекций — нужна лишь одна (так называемая техника single-shot imaging)», — говорят политехники.

А методы машинного обучения помогут оптимизировать процесс визуальной диагностики и позволят использовать не только опыт конкретного специалиста или учреждения, но и большой объем уже накопленных данных.

«Если взять эти данные, рассчитать корреляцию, выявить алгоритм обнаружения, то мы получим инструмент помощи в диагностике — это своеобразный ассистент для специалиста», — поясняет Али Оздиев.

По словам ученых, исследование, поддержанное грантом РНФ, является только частью масштабного проекта, подразумевающего обширный сбор данных, модернизацию рентгеновской томографической установки, эксперименты, а также разработку прототипа устройства.

Полную версию материала, посвященного исследованию, читайте в свежем номере газеты «За кадры».