Автоматическая сегментация аденоидов на основе глубокого обучения и новый объемный индекс для оценки гипертрофии аденоидов

Введение: Гипертрофия аденоидов — частая причина обструктивного апноэ сна (ОАС) у детей, которое может нарушать когнитивное и челюстно-лицевое развитие. Поскольку аденоиды обычно уменьшаются с возрастом и могут реагировать на лечение внутриротовыми аппаратами, для эффективного ведения пациентов необходимы раннее выявление, четкие ортодонтические показания и своевременное направление к специалисту. Одна из основных трудностей — точно оценить объем аденоидов и количественно определить трехмерную степень обструкции носоглотки. Для решения этой задачи мы разработали метод точной сегментации аденоидов на основе глубокого обучения с использованием конусно-лучевой компьютерной томографии (КЛКТ), а также новый количественный индекс — трехмерное аденоидно-носоглоточное отношение (3D-AN) — для оценки обструкции дыхательных путей на уровне носоглотки.

Методы: В ретроспективное исследование вошли три набора данных. В набор 1 включили 126 снимков КЛКТ, выполненных до и после аденоидэктомии у 63 детей с ОАС. Набор 2 включал послеоперационные снимки КЛКТ 26 детей с ОАС. В набор 3 вошли данные полисомнографии и КЛКТ 161 ребенка. Модель на основе SegResNet обучили на наборах 1 и 2 (1326 пар изображений), чтобы по предоперационным снимкам прогнозировать послеоперационную морфологию дыхательных путей после аденоидэктомии. Модель прогнозирует послеоперационную морфологию по исходным данным о дыхательных путях; разница объемов соответствует объему аденоидов. Затем рассчитывали 3D-AN как отношение объема аденоидов к объему носоглотки. Набор 3 использовали для изучения связи между 3D-AN и ОАС у детей.

Результаты: Коэффициент сходства Dice для модели сегментации составил 0,88, относительная ошибка объема — 0,09. Предварительный анализ показал, что при 3D-AN менее 0,18 значимой связи с ОАС у детей не было, тогда как значения выше 0,18 значимо коррелировали с ОАС (r = 0,56; P < 0,01).

Выводы: Автоматизированный метод обеспечивает точную сегментацию аденоидов. Предложенный индекс 3D-AN, основанный на соотношении объемов, может помочь в раннем выявлении обструкции дыхательных путей, связанной с аденоидами, и послужить основой для дальнейших исследований оценки аденоидов и ведения пациентов.