Magazyn WhyStory.pl

Politechnika Śląska stworzyła internetowy system wspierania diagnostyki COVID-19 na podstawie zdjęć RTG

Zespół naukowców z Politechniki Śląskiej opracował system internetowy CIRCA do wspierania diagnostyki obrazowej COVID-19. Analiza jest wykonywana na podstawie zdjęć RTG płuc pacjentów. Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczyło 600 tys. zł dofinansowania na realizację tego zadania.

Projekt został zrealizowany we współpracy z Polskim Lekarskim Towarzystwem Radiologicznym i kilkunastoma uczelniami i placówkami medycznymi z całej Polski. Baza, na podstawie której system informatyczny rozpoznaje COVID-19 została stworzona w oparciu o ponad 1200 zdjęć RTG płuc osób chorych.

System CIRCA jest dostępny bezpłatnie w Internecie https://covid.aei.polsl.pl/

z każdego miejsca na świecie można z niego korzystać nieodpłatnie.

Internetowy system CIRCA ma na celu wsparcie i przyspieszenie diagnostyki obrazową COVID-19 w Szpitalnych Oddziałach Ratunkowych (SOR). Narzędzie zostało opracowane pod kierunkiem prof. dr hab. inż. Joanny Polańskiej, Dziekan Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej, przez zespół, w którego skład weszli: dr inż. Franciszek Binczyk, dr inż. Paweł Foszner, mgr inż. Wojciech Prażuch oraz mgr inż. Aleksandra Suwalska. – Ponieważ objawy chorobowe we wczesnym stadium zapalenia płuc i COVID-19 są w większości bardzo podobne, pojawiła się potrzeba stworzenia narzędzia dla lekarzy, niebędących radiologami, które mogłoby utwierdzić ich w przekonaniu, że ten obraz, który pozyskali w badaniu RTG, jest obrazem, wskazującym rozwinięcie choroby w stronę COVID-19 – wyjaśnia prof. dr hab. inż. Joanna Polańska, koordynatorka projektu, dziekan Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej.

CIRCA wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, które pozwolą lekarzom dyżurującym na izbach przyjęć oraz oddziałach szpitalnych na wstępną ocenę charakteru zmian w rejonie płuc pacjentów z zaburzeniami czynności oddechowych. System umożliwia identyfikację pacjentów wymagających różnego zaopatrzenia ze strony personelu medycznego. Ułatwi także diagnostykę w przypadku dużej liczby zakażeń, dając możliwość wydzielenia na podstawie ogólnie dostępnego badania RTG grupy osób o wysokim ryzyku zmian obrazowych typowych dla COVID-19.

– My korzystamy ze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego. Pokazujemy przykłady i określamy: to są płuca zdrowe, to są płuca z zapaleniem płuc, to są płuca „covidowe”. Program analizuje obraz do najmniejszych jego cząsteczek. Przez bardzo szczegółową analizę wielu obrazów jest w stanie wyodrębnić charakterystyczne cechy, czyli tzw. sygnaturę radiomiczną każdej jednostki chorobowej, w tym również COVID – mówi prof. J. Polańska.– Liczymy na to, że wesprzemy radiologów, którzy do tej pory swoje wytyczne, jak rozpoznawać COVID, stworzyli na bazie wizualnej obrazu. Analiza obrazów wiąże się też z kontekstem. Oko postrzega inaczej tę samą barwę i jej intensywność w zależności od otoczenia. Maszyna widzi cały czas tak samo i liczymy, że pokaże jeszcze dodatkowe cechy obrazu płuc przy infekcji COVID-19 – dodaje.

Aktualnie CIRCA służy rozróżnieniu trzech podstawowych stanów: obrazu bez zmian chorobowych (zdrowe płuca), ze zmianami charakterystycznymi dla zapalenia płuc w COVID-19 oraz ze zmianami charakterystycznymi dla innych stanów zapalnych płuc (bakteryjnych i wirusowych).

Stworzony w środowisku Python™ silnik obliczeniowy został sprzęgnięty z portalem internetowym, umożliwiając tym samym korzystanie z systemu w trybie online wielu użytkownikom równocześnie. Analiza zdjęć za pomocą bezpłatnego i ogólnodostępnego systemu nie wymaga rejestracji. – Rejestracji wymaga tylko chęć podzielenia się zdjęciami. Musimy wiedzieć, kto załadował zdjęcia, i mieć pewność, że jest to jednostka szpitalna, ponieważ takie zdjęcie jest ładowane z informacją diagnostyczną. Oczywiście jest w pełni anonimizowane, natomiast zawiera informację, jakie było rozpoznanie dla tego pacjenta. To musi być potwierdzone przez lekarzy – wyjaśnia prof. J. Polańska.

W ramach projektu powstanie ogólnopolska baza danych obrazowych PolCOVID, która pozwoli na retrospektywną dogłębną analizę dziesiątek tysięcy zdjęć RTG. Umożliwi opracowanie szczegółowych wytycznych diagnostycznych dla klinicystów i identyfikację sygnatury radiomicznej COVID-19 na różnych etapach zaawansowania. W przyszłości, poprzez szczegółową analizę danych zebranych w trakcie epidemii, wspartą weryfikacją wydawanych na bieżąco opinii ekspertów radiologów, możliwe będzie określenie cech radiomicznych i zakresów ich zmienności charakterystycznych dla COVID-19. W projekt, realizowany we współpracy z Polskim Lekarskim Towarzystwem Radiologicznym, którego prezesem jest prof. dr hab. n. med. Andrzej Cieszanowski, zaangażowało się kilkanaście jednostek w kraju:

Konsultanci:

  1. Prof. Andrzej Cieszanowski – lekarz radiolog, prezes Polskiego Lekarskiego Towarzystwa Radiologicznego;
  2. Prof. Jerzy Walecki – konsultant krajowy w dziedzinie radiologii i diagnostyki obrazowej;
  3. Prof. Katarzyna Gruszczyńska – lekarz radiolog, Śląski Uniwersytet Medyczny;
  4. Prof. Edyta Szurowska – lekarz radiolog, Gdański Uniwersytet Medyczny;
  5. Prof. Piotr Fiedor – lekarz chirurg, Warszawski Uniwersytet Medyczny;
  6. Prof. Tomasz Smiatacz – lekarz chorób zakaźnych, Gdański Uniwersytet Medyczny.

Projekt, uznany za odgrywający kluczową rolę w realizacji polityki naukowej państwa w walce z COVID-19, otrzymał dofinansowanie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego w wysokości 600 tys. zł. Oprócz pracy nad serwisem CIRCA, na Wydziale Automatyki, Elektroniki i Informatyki są prowadzone kolejne działania w zakresie zapobiegania lub diagnozowania COVID-19. Naukowcy pracują nad projektami: Cornelia, analizującym zmiany neurologiczne, oraz The Code, który bada czynniki ryzyka powikłań COVID-19.

Exit mobile version