Діагностика вестибулярної шванноми на основі інтелектуальної обробки зображень МРТ

Автор(и)

  • Віктор Михайлович Синєглазов Державний університет «Київський авіаційний інститут» https://orcid.org/0000-0002-3297-9060
  • Володимир Олегович Федірко ДУ «Інститут нейрохірургії ім. акад. А. П. Ромоданова НАМН України», Київ https://orcid.org/0000-0002-0411-6161
  • Василь Володимирович Шуст ДУ «Інститут нейрохірургії ім. акад. А. П. Ромоданова НАМН України», Київ https://orcid.org/0000-0002-0459-9888
  • Андрій Володимирович Шеруда Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
  • Максим Валерійович Шевченко Державний університет «Київський авіаційний інститут»

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.84.20193

Ключові слова:

вестибулярна шваннома, діагностичні та прогностичні біомаркери, МРТ-зображення, згорткова нейронна мережа, трансформатори, семантична сегментація

Анотація

У дослідженні було визначено основні клінічні та діагностичні особливості захворювання, розглянуто сучасні методи діагностики шванноми, зокрема магнітно-резонансну та комп’ютерну томографію, а також роль клінічного огляду, анамнезу та лабораторних аналізів, проаналізовано доступні відкриті дані та запропоновано концепцію поєднання медичних зображень з молекулярними індикаторами для побудови ефективніших діагностичних моделей на основі семантичної сегментації. Було узагальнено діагностичні та прогностичні біомаркери, включаючи TNF-α, CD68, CD163, IL-6, CCR2 та інші, що може підвищити точність прогнозування перебігу захворювання.

Біографії авторів

Віктор Михайлович Синєглазов , Державний університет «Київський авіаційний інститут»

Доктор технічних наук

Професор

Завідувач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

Факультет аеронавігації, електроніки і телекомунікацій

Володимир Олегович Федірко , ДУ «Інститут нейрохірургії ім. акад. А. П. Ромоданова НАМН України», Київ

Лікар-нейрохірург

Доктор медичних наук

Завідувач відділення субтенторіальної нейроонкології

Василь Володимирович Шуст , ДУ «Інститут нейрохірургії ім. акад. А. П. Ромоданова НАМН України», Київ

Лікар-нейрохірург

Аспірант

Відділення субтенторіальної нероонкології

Андрій Володимирович Шеруда , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Магістр

Кафедра інформаційних систем

Факультет інформатики та обчислювальної техніки

Максим Валерійович Шевченко , Державний університет «Київський авіаційний інститут»

Аспірант

Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

Факультет аеронавігації, електроніки і телекомунікацій

Посилання

S. Ali, & A. M. Syed, “Vestibular-Schwannoma-SEG: Annotated MRI Dataset for Tumor Segmentation,” The Cancer Imaging Archive (TCIA), 2023. https://www.cancerimagingarchive.net/collection/vestibular-schwannoma-seg/

R. C. Thompson, S. M. Stevens,, D. C. Miller, et al. “Proteomic analysis identifies fluid biomarkers associated with vestibular schwannoma–associated hearing loss,” Frontiers in Neurology, 15, 11807327, 2024. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11807327/

F. J. Gomez, D. J. Lee, & J. C. Wu, “Single-cell transcriptomic analysis reveals immune landscape of sporadic and NF2-related vestibular schwannomas,” Neuro-Oncology Advances, 4(1), vdac127, 2022. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9496830/

R. H. Jones, D. Patel, & L. M. Smith, “The tumour microenvironment in vestibular schwannoma: Immunological and molecular perspectives,” British Journal of Cancer, 130, 842–853, 2024. https://www.nature.com/articles/s41416-024-02646-2

L. Leisz, R. Fahlbusch, & M. Buchfelder, “Vestibular schwannoma volume and tumor growth correlates with macrophage marker expression,” Scientific Reports, 12, Article 14799, 2022. https://www.researchgate.net/publication/363485341_Vestibular_Schwannoma_Volume_and_Tumor_Growth_Correlates_with_Macrophage_Marker_Expression_Academic_Editors_Yasin_Temel_and. https://doi.org/10.3390/cancers14184429

Stankovic Lab – Stanford University School of Medicine. (n.d.). Research overview: Translational studies on hearing loss and vestibular schwannoma. Retrieved from. https://med.stanford.edu/stankovic-lab/research.html

S. M. Heman-Ackah, R. Blue, S. P. Gubbels, A. D. Sweeney, and M. L. Carlson, “Machine learning-based prediction of facial nerve outcomes following vestibular schwannoma microsurgery,” Scientific Reports, vol. 14, Article number: 6541, 2024. https://doi.org/10.1038/s41598-024-63161-1

C. C. Lee, W. H. Lee, C. H. Wu, et al., “Applying artificial intelligence to longitudinal imaging analysis of vestibular schwannoma following radiosurgery,” Scientific Reports, vol. 11, Article number: 3300, 2021. https://doi.org/10.1038/s41598-021-82665-8

Y. Chen, J. M. Wolterink, O. Neve, et al. “DeepGrowth: Vestibular schwannoma growth prediction from longitudinal MRI by time conditioned neural fields,” arXiv preprint, 2024. arXiv:2404.02614. – URL: https://arxiv.org/abs/2404.02614

N. A. George-Jones, K. Wang, J. Wang, and J. B. Hunter, “Prediction of vestibular schwannoma enlargement after radiosurgery using tumor shape and MRI texture features,” ResearchGate, 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/347850268

N. A. George-Jones, K. Wang, J. Wang, and J. B. Hunter, “Prediction of vestibular schwannoma enlargement after radiosurgery using tumor shape and MRI texture features,” Otology & Neurotology, vol. 42, no. 3, pp. E348–E354. 2021. https://doi.org/10.1097/MAO.0000000000002938

Y. Itoyama, M. Matsuda, M. Suzuki, et al., “MRI radiomics-based prediction of vestibular schwannoma growth: a retrospective study,” European Archives of Oto-Rhino-Laryngology, 2022. https://doi.org/10.1007/s00405-022-07479-4

J. B. Patel, K. Vakharia, Y. Tao, et al., “Radiomics in head and neck cancer: basic principles and clinical applications,” Frontiers in Oncology, 2022. — Vol. 12:851620. https://doi.org/10.3389/fonc.2022.851620

S. Yüksel, A. Altunkeser, & E. Yıldız, “Vestibular Schwannoma with Superficial Siderosis: A Case Report,” Journal of Surgery and Medicine, 4(11), 991–993, 2020. https://jsurgmed.com/article/download/649652/5578

M. P. Strohl, & M. K. Wax, Symptoms, “Audiometric and Vestibular Laboratory Findings, and Imaging in a Concurrent Superior Canal Dehiscence Syndrome and Vestibular Schwannoma: A Case Report,” Journal of the American Academy of Audiology, 31(6), 490–495, 2020. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31267955/

Jifeng Dai et al., Instance-sensitive Fully Convolutional Networks. 2016. eprint: [arXiv:1603.08678](https://arxiv.org/abs/1603.08678).

Ronneberger Olaf, Fischer Philipp, and Brox Thomas. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation," LNCS, vol. 9351, Oct. 2015, pp. 234–241. ISBN: 978-3-319-24573-7. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28.

Kaiming He et al., "Mask R-CNN." 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 2980–2988. https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.322.

Liang-Chieh Chen et al. "Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation," Computer Vision – ECCV 2018: 15th European Conference, Munich, Germany, September 8–14, 2018, Proceedings, Part VII, Springer-Verlag, 2018, pp. 833–851. ISBN: 978-3-030-01233-5. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01234-2_49.

Ze Liu et al., “Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,” 2021. arXiv: [2103.14030] (https://arxiv.org/abs/2103.14030).

Zhenhong Sun et al., "Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation," BMVC, 2018. URL: [https://bmvc2018.org](https://bmvc2018.org).

Alexey Dosovitskiy et al., "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale,” International Conference on Learning Representations, 2021. https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.11929.

Bichen Wu et al., "Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for Computer Vision," CoRR, abs/2006.03677 (2020). https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.03677.

K. J. Park, S. C. Hwang, S. H. Park, D. H. Kang, J. Y Park, & J. H. Kim, “Hypervascular Vestibular Schwannoma: A Case Report,” Journal of the Korean Society of Radiology, 71(5), 197–200, 2014. https://jksronline.org/DOIx.php?id=10.3348%2Fjksr.2014.71.5.197

V. M. Ravindra, & W. T. Couldwell, “Vestibular Schwannoma of Oscillating Size: A Case Report and Review of the Literature,” Surgical Neurology International, 3, 25, 2012. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3263002/

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-30

Номер

Розділ

КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ