• Аннотация

Данная статья посвящена современным методам обнаружения глиальных опухолей, таких как астроцитома, олигодендроглиома, эпендимома и глиобластома, с использованием магнитно-резонансной томографии (МРТ). МРТ является одним из основных инструментов медицинской диагностики, обеспечивая высокоточную визуализацию структуры тканей. Из-за неопределённых и инфильтративных характеристик глиальных опухолей их полное определение представляет собой сложную задачу. В статье анализируются такие МРТ-модальности, как T1, T2, FLAIR, DWI, а также автоматические модели на основе искусственного интеллекта (CNN, U-Net), 3D-сплайн-интерполяция и радиомика. В качестве проблем отмечены трудности в определении низко степенных глиом, ограничения контраста МРТ и ошибки сегментации. В заключение предложены современные технологические решения для преодоления этих проблем. Исследование направлено на автоматизацию диагностики на основе МРТ и повышение её точности, что имеет большое значение для клинической медицины.

Также в статье рассматриваются подходы к автоматическому определению локализации и степени опухолей с помощью углубленно изученных моделей машинного обучения. Особое внимание уделяется методам определения структуры и объёма глиом по данным МРТ с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и сегментационной архитектуры U-Net. Метод радиомики позволяет оценивать степень злокачественности опухолей на основе сотен статистических и текстурных признаков, извлечённых из МРТ-изображений. Дополнительно обсуждаются преимущества использования моделей на основе 3D-сплайн-интерполяции для повышения точности сегментации и уменьшения ошибок при определении границ. Статья служит важной теоретической и практической основой для автоматизации диагностического процесса и развития клинических систем поддержки принятия решений.