В проекте задействованы молодые ученые Международной научно-образовательной лаборатории неразрушающего контроля Инженерной школы неразрушающего контроля и безопасности. Более подробно о его реализации корреспонденту газеты «За кадры» рассказали научные сотрудники лаборатории 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 %.
- Казалось бы, цифра высока, но если мы рассмотрим, к примеру, 1 000 пациенток, то 50 человек оказываются в зоне риска. И это уже совсем другие цифры, - говорит Али Оздиев.
Сейчас в медицине в основном используются рентгеновские установки на основе абсорбционного контраста. Однако 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». Таким образом, 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.
Также еще одной проблемой является человеческий фактор: окончательный вердикт все равно выносит специалист на основании изучения рентгеновского снимка. При этом он опирается на свой собственный опыт или на данные коллег по медучреждению.
На каждый из серьезных вызовов ученые ТПУ предлагают свой метод улучшения качества диагностики. Во-первых, 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.
В итоге ученые планируют получить систему, которая сможет анализировать и выявлять рак молочной железы, подходящую для массового применения.
- 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. Это результат развития нанотехнологий. Так, решетки делают из материалов, поглощающих рентгеновское облучение, для того, чтобы параметризировать пучок.
В известных нам исследованиях, посвященных этому методу, решетки изготавливали из золота или никеля. Разработкой подобных технологий занимаются коллективы из Швейцарии и Германии.
В России, по нашим данным, подобные исследования практически не ведутся. По сути, дифракционная решетка - это очень маленькая квадратная пластина, состоящая из полосок, расстояние и высота между которыми - именно те параметры, позволяющие получать необходимую информацию.
Пока сам метод только развивается. Мы же хотим изучить его и улучшить. Что может быть сделано для этого: существующая технология подразумевает 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 применении 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). Соответственно, чем меньше нужно производить дополнительных настроек, тем меньше нужно проекций и короче время облучения, - объясняют исследователи.
Что касается методов машинного обучения, то их использование поможет оптимизировать процесс визуальной диагностики.
- Прибор формирует изображение, которое специалист визуально оценивает, опираясь на свой опыт, пытаясь выявить предпосылки и симптомы заболевания. Методы машинного обучения помогут использовать не только опыт конкретного специалиста или учреждения, но и большой объем данных схожих результатов. Уже накоплена большая база данных, собранных на основе абсорбционного контраста, других методов, диагностики конкретного заболевания в том или ином виде. Если взять эти данные, рассчитать корреляцию, выявить алгоритм обнаружения, то мы получим инструмент помощи в диагностике - это своеобразный ассистент для специалиста, - говорит Али Оздиев.
Исследование, поддержанное грантом РНФ, по словам политехников, является только частью масштабного проекта. Сейчас ученые занимаются детальным сбором и анализом данных о самых перспективных исследованиях и развитии технологий в направлении диагностики онкологических заболеваний.
Для начала ученым ТПУ необходимо накопить достаточное количество данных, а также овладеть новой для себя технологией. Причем исследование такого уровня просто невозможно без сотрудничества с профильными медучреждениями.
- Уже есть определенные предварительные договоренности с томскими специалистами о передаче нам экспериментальных данных, своего опыта в диагностике и рекомендаций по фантомам. Кроме того, мы планируем модернизировать рентгеновскую томографическую установку, имеющуюся в нашем распоряжении, чтобы затем выполнять на ней экспериментальные работы.
В идеале у нас будет разработан прототип устройства, а также получены экспериментальные данные, что позволит подать заявку на более крупный грант, - подытоживают ученые.
