Контекст и актуальность. На сегодняшний день изучение мозговых коррелятов рабочей памяти (РП) связано с рядом не только теоретических, но и методических трудностей. Во-первых, для оценки РП используются значительно отличающиеся друг от друга задачи. Во-вторых, каждый из методов нейровизуализации имеет свои особенности и ограничения.
Цель. Целью настоящей работы стала систематизация задач, используемых для изучения мозговых коррелятов РП, а также анализ этих методик с точки зрения возможности и целесообразности их параллельного применения в фМРТ- и МЭГ-исследованиях с учетом специфических требований обоих методов.
Методы и материалы. Путем поиска в базе PubMed были выявлены 1505 эмпирических исследований, опубликованных с 1995 по 2023 год, в которых мозговые корреляты РП изучались с применением методов фМРТ и/или МЭГ. В подавляющем большинстве из них (1398) использовался метод фМРТ; в 103 - МЭГ; в 4 статьях применялись оба метода.
Результаты. Анализ показал, что наиболее часто используются такие задачи, как «N шагов назад» (N-back task) и отсроченное сопоставление с эталоном (delayed match-to-sample task), включая задачу Стернберга. В рассмотренных задачах могут использоваться как вербальные (например, буквы, цифры, слова и т. д.), так и невербальные стимулы; их предъявление может происходить в различных модальностях (зрительной, слуховой и даже тактильной или вибротактильной).
Выводы. Описаны особенности данных задач и возможность их реализации в исследованиях с применением фМРТ и МЭГ.
Аневризмы аорты — «тихие убийцы», развиваются без симптомов и могут привести к летальному исходу. Ежегодно заболеваемость аневризмой грудной аорты составляет около 10 случаев на 100 000 человек, а частота разрывов аневризмы — около 1,6 случая. Ранняя диагностика и лечение могут спасти жизнь пациента. Использование технологий искусственного интеллекта может значительно улучшить качество диагностики и предотвратить летальный исход.
Цель — оценить эффективность применения технологий искусственного интеллекта в выявлении аневризм грудного отдела аорты на компьютерной томографии органов грудной клетки и исследовать возможности использования этих технологий в качестве системы поддержки принятия врачебных решений врача-рентгенолога при первичном описании лучевых исследований.
Материалы и методы. Были оценены результаты использования технологий искусственного интеллекта для выявления аневризмы грудной аорты на компьютерной томографии органов грудной клетки без контрастного усиления. Была сформирована выборка из 84 405 случаев обследования пациентов старше 18 лет, из которых отобрано и ретроспективно пересмотрено сосудистыми хирургами Научно-исследовательского института скорой помощи имени Н.В. Склифосовского 86 исследований с подозрением на наличие аневризмы грудного отдела аорты по данным технологий искусственного интеллекта. Эти исследования были также ретроспективно оценены двумя врачами-рентгенологами.
Была сформирована дополнительная выборка из 968 исследований, взятых в случайном порядке из общего числа, для оценки корреляции возраста пациентов и диаметра грудного отдела аорты.
Результаты. Анализ показал, что в 44 исследованиях аневризма была первично выявлена врачом-рентгенологом, в 31 случае аневризмы не были описаны, но технология искусственного интеллекта помогла выявить патологию. Ещё 6 исследований были исключены из выборки, а в 5 случаях были обнаружены ложноположительные результаты анализа.
Использование технологий искусственного интеллекта обнаруживает и выделяет патологические изменения аорты на медицинских изображениях, тем самым повышая выявляемость аневризмы грудной аорты при интерпретации результатов компьютерной томографии органов грудной клетки на 41%. При первичном описании лучевых исследований и в ретроспективных исследованиях целесообразно использовать технологии искусственного интеллекта для профилактики пропусков клинически значимых патологий — как в качестве системы поддержки принятия врачебных решений для врача-рентгенолога, так и для повышения выявляемости патологического расширения грудного отдела аорты.
По дополнительной выборке в популяции взрослого населения частота дилатации грудного отдела аорты составила 14,5%, а аневризм грудного отдела аорты —1,2%. Данные также показали возрастную зависимость диаметра грудного отдела аорты для мужчин и женщин.
Заключение. Применение технологий искусственного интеллекта в процессе первичного описания результатов компьютерной томографии органов грудной клетки может повысить выявляемость клинически значимых патологических состояний, таких как аневризма грудного отдела аорты. Расширение ретроспективного скрининга по данным компьютерной томографии органов грудной клетки с использованием технологий искусственного интеллекта может улучшить качество диагностики сопутствующих патологий и предотвратить негативные последствия для пациентов.