Aivoinfarktin nopea tunnistaminen magneettikuvista (MRI) on tärkeää potilaan hoidon valinnan kannalta. Turun yliopiston ja Turun Valtakunnallisen PET-keskuksen tutkijat kehittivät täysin automatisoidun menetelmän, jonka avulla akuutti iskeeminen muutos voidaan tunnistaa aivojen magneettikuvista. Journal of Neuroscience Methods -lehdessä julkaistussa tutkimuksessa osoitettiin, että tekoälyn avulla on mahdollista vähentää tähän liittyvää radiologien työkuormaa.
Aivovaurion tunnistaminen ja sen tilavuuden määrittäminen on vaativa prosessi, jossa radiologit tunnistavat aivokuvista vaurioituneet alueet. Varsinkin muutoksen tilavuuden määrittäminen on kuitenkin hidasta, ja siihen liittyy inhimillisen virheen mahdollisuus. Tämän vuoksi tarvitaan tarkkoja ja nopeita menetelmiä akuutin iskeemisen aivohalvauksen aiheuttamien vaurioiden tunnistamiseen ja segmentointiin.
Professori Lauri Nummenmaan johtaman Human emotion system -laboratorion tutkijat testasivat uutta, täysin automatisoitua tekniikkaa akuutin iskeemisen aivohalvauksen havaitsemiseksi magneettikuvista. Lisäksi ryhmä selvitti, voiko automaattisen tekniikan avulla luokitella magneettikuvista halvaukset ja aivojen muut muutokset.
Uusi menetelmä on nopea ja vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta
Nyt kehitetyssä automatisoidussa havaitsemismenetelmässä potilaiden diffuusiopainotettuja magneettikuvia verrattiin terveiden henkilöiden kuviin, ja saadun tiedon perustella pyrittiin tunnistamaan ja paikantamaan aivoinfarktit. Menetelmää tutkittiin yli sadalla potilaalla
Koska magneettikuvissa olevat virheet lisäävät virheiden mahdollisuutta myös automaattisessa tunnistuksessa, menetelmällä saatuja tuloksia verrattiin radiologin määrittämiin vaurioiden sijainteihin. Automaattisella menetelmällä tunnistetut vauriot olivat yhteneviä radiologien määrittämien kanssa.
Kuvateksti: Esimerkki manuaalisesta ja automaattisesta aivoinfarktin aiheuttaman vaurion paikallistamisesta. Ensimmäisessä sarakkeessa alkuperäinen diffuusiopainotettu magneettikuva, toisessa sarakkeessa radiologin määrittämä vaurioitunut alue ja kolmannessa sarakkeessa uuden menetelmän avulla tunnistettu vaurio.
Automaattinen menetelmä on tarkka, yksinkertainen ja nopea, eikä se edellytä suurta laskentatehoa ja muistia.
– Menetelmää voidaan käyttää tavallisella pöytätietokoneella, joka on yhdistetty sairaalan diagnostisiin ohjelmistoihin. Menetelmä auttaa radiologeja nopeuttamaan aivovaurioiden havaitsemista ja tilavuuden määritystä. Näin voidaan vähentää myös inhimillisiä virheitä, kertoo hankkeeseen osallistunut tutkija Sanaz Nazari-Farsani Turun Valtakunnallisesta PET-keskuksesta.
Tutkimusta on rahoittanut Sigrid Juséliuksen Säätiö, Suomen Akatemia, valtion tutkimusrahoitus yliopistotasoiseen terveyden tutkimukseen sekä TYKS-säätiö.
Tulokset on julkaistu Journal of Neuroscience Methods -lehdessä.
Lisätietoja:
M. Sc. Sanaz Nazari-Farsani, Turun Valtakunnallinen PET-keskus, Turun yliopisto, +358 40 215 8787, sanaz.nazarifarsani@utu.fi
LT Mikko Nyman, päivystysröntgen, Tyks; diagnostinen radiologia, Turun yliopisto, +358503783947, mikko.nyman@tyks.fi
