Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2020 / с. 42-44

Технологии искусственного интеллекта в диагностике острых лимфобластных лейкозов и минимальной остаточной болезни

В.Г. Никитаев, Н.Н. Тупицын, А.Н. Проничев, Е.В. Поляков, В.В. Дмитриева, О.А. Чернышева, И.Н. Серебрякова, А.Д. Палладина

Аннотация

Исследованы возможности применения технологий искусственного интеллекта на базе компьютерной микроскопии в задачах диагностики острых лимфобластных лейкозов и минимальной остаточной болезни. Диагностическое заключение «острый лимфобластный лейкоз» ставится на основе комплекса исследований. Среди них обязательным является микроскопия препаратов костного мозга (морфология) и далее – в числе основных – лазерная проточная цитофлуорометрия. Первое из указанных исследований предлагается выполнять с использованием технологий искусственного интеллекта. По результатам микроскопического анализа препарата костного мозга определяется состав панели антител для лазерной проточной цитофлуорометрии. Система распознавания клеток костного мозга в микроскопическом изображении препарата костного мозга построена на основе описания клеток текстурными признаками и классификации методом опорных векторов.

Для анализа возможностей системы распознавания клеток костного мозга была сформирована необходимая в этих случаях эталонная (референсная) база знаний. База знаний включала в себя два набора изображений клеток костного мозга. Первый – для установления возможностей классификации клеток костного мозга при диагностике острого лимфобластного лейкоза. Второй – для дифференциальной (уточняющей) диагностики Т- и В-вариантов острого лимфобластного лейкоза. Проведенные эксперименты подтвердили высокую эффективность метода компьютерной микроскопии с применением технологий искусственного интеллекта. Предложенный подход может быть использован в качестве средства поддержки принятия врачебных решений в процессе диагностики острых лимфобластных лейкозов и минимальной остаточной болезни.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Валентин Григорьевич Никитаев, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра компьютерных медицинских систем, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»,

Николай Николаевич Тупицын, д-р мед. наук, профессор, зав. лабораторией гемопоэза, ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России,

Александр Николаевич Проничев, канд. техн. наук, доцент,

Евгений Валерьевич Поляков, ассистент, отделение биотехнологий офиса образовательных программ(М),

Валентина Викторовна Дмитриева, канд. техн. наук, доцент, кафедра электрофизических установок, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»,

Ольга Алексеевна Чернышева, канд. мед. наук, ст. научный сотрудник, лаборатория иммунологии гемопоэза,

Ирина Николаевна Серебрякова, канд. мед. наук, врач, клинико-диагностическая лаборатория,

Александра Дмитриевна Палладина, врач, лаборатория иммунологии гемопоэза, ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России, г. Москва,

e-mail: vgnikitayev@mephi.ru

Список литературы

1. Клиническая онкогематология / Под ред. проф. М.А. Волковой. – М.: Медицина, 2007. 1144 с.

2. Румянцев А.Г., Масчан А.А., Румянцева Ю. В., Карачунский А.И. Федеральные клинические рекомендации по диагностике и лечению острого лимфобластного лейкоза у детей и подростков. – М.: НОДГО, 2015. 71 c.

3. Румянцев А.Г., Масчан А.А. Федеральные клинические рекомендации по диагностике и лечению острого миелоидного лейкоза у детей. – М.: НОДГО, 2015. 32 c.

4. Безнос О.А. Диагностика минимальной остаточной болезни при острых лимфобластных лейкозах у детей / Автореф. дис. кан. мед. наук. – М., 2018. 26 с.

5. Lewis S.M., Bain B.J., Bates I., Dacie J.V. Dacie and Lewis practical haematology. – Elsevier Health Sciences, 2012. 600 p.

6. Amin M.M., Kermani S., Talebi A., Oghli M.G. Recognition of acute lymphoblastic leukemia cells in microscopic images using k-means clustering and support vector machine classifier // Journal of Medical Signals and Sensors. 2015. Vol. 5. № 1. PP. 49-58.

7. Reta C., Altamirano L, Gonzalez J.A., Diaz-Hernandez R., Peregrina H., Olmos I., Alonso J.E., Lobato R. Segmentation and classification of bone marrow cells images using contextual information for medical diagnosis of acute leukemias // PLoS ONE. 2015. Vol. 10. № 6. PP. 1-18.

8. Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Поляков Е.В., Чернышева О.А., Серебрякова И.Н., Тупицын Н.Н. Формирование выборок клеток в системе компьютерной микроскопии для проведения исследований методов диагностики острых лимфобластных лейкозов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019. Т. 9. № 2. С. 91-101.

9. Nikitaev V.G., Pronichev A.N., Polyakov E.V., Mozhenkova A.V., Tupitsin N.N., Frenkel M.A. Textural characteristics of bone marrow blast nucleus images with different variants of acute lymphoblastic leukemia // Journal of Physics: Conference Series. 2018. № 945. P. 012008.

10. Никитаев В.Г., Нагорнов О.В., Проничев А.Н., Поляков Е.В., Дмитриева В.В., Зайцев С.М., Сельчук В.Ю., Тупицын Н.Н., Френкель М.А., Моженкова А.В., Безнос О.А. Способ распознавания структуры ядер бластов крови и костного мозга с применением световой микроскопии в сочетании с компьютерной обработкой данных для определения В- и Т-линейных острых лимфобластных лейкозов / Патент на изобретение RU 2659217 C1. 28.06.2018.

11. Никитаев В.Г., Нагорнов О.В., Проничев А.Н., Поляков Е.В., Сельчук В.Ю., Чистов К.С., Блиндарь В.Н., Дмитриева В.В., Гордеев В.В. Устройство анализа клеток крови на основе оценки характеристик структурных элементов ядер / Патент на полезную модель RU 159002 U1. 20.01.2016.

12. Денисюк С.С., Тупицын Н.Н., Поляков Е.В., Простаков С.Н. Система поддержки принятия решений при диагностике острых лейкозов / XIV Международная научная конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии – ФРЭМЭ’2020». Владимир-Суздаль, Россия. Доклады. Кн. 2. С. 71-75.