Современные аспекты КТ/МРТ-визуализации с возможностью применения нейронной сети nnU-Net V2 в предоперационном планировании адреналэктомии
Автор: Атарщиков С.С., Гончарук Р.А., Сергеев Н.И.
Журнал: Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии Минздрава России @vestnik-rncrr
Рубрика: Обзоры
Статья в выпуске: 2 т.25, 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье рассмотрены современные аспекты применения КТ/МРТ в предоперационном планировании адреналэктомии, а также возможности использования нейронной сети nnU-NetV2 для автоматической сегментации надпочечников и создания 3D-моделей, позволяющих улучшить наглядность и точность планирования. Представлены эпидемиологические данные о распространённости доброкачественных и злокачественных опухолей надпочечников в мире и России, описаны основные трудности хирургического лечения данной патологии и роль визуализации в выборе оптимальной тактики вмешательства. Обсуждаются перспективы внедрения данной технологии в практику, в том числе с учётом отечественного опыта применения nnU-Net. Сочетание методов КТ/МРТ и искусственного интеллекта открывает новые возможности для повышения эффективности и безопасности хирургического лечения опухолей надпочечников. Цель работы заключалась в анализе современных методов визуализации опухолей надпочечников и оценке потенциала использования нейронной сети nnU-NetV2 для автоматической сегментации КТ- и МРТ-изображений в процессе предоперационного планирования адреналэктомии.
Адреналэктомия, опухоли надпочечников, КТ, МРТ, предоперационное планирование, автоматическая сегментация, нейронные сети, nnU-NetV2, 3D-модель
Короткий адрес: https://sciup.org/149148555
IDR: 149148555
Modern aspects of CT/MRI imaging with the possibility of using the nnU-NetV2 neural network in preoperative planning for adrenalectomy
This article addresses the modern aspects of using computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) in preoperative planning for adrenalectomy, as well as the potential for employing the nnU-NetV2 neural network for automatic adrenal segmentation. Epidemiological data on the prevalence of benign and malignant adrenal tumors worldwide and in Russia are presented, highlighting the main challenges of surgical treatment and the critical role of imaging in choosing an optimal intervention strategy. Special attention is given to the development of three-dimensional (3D) models based on automatic segmentation, aimed at improving visualization and planning accuracy. The conclusion drawn is that combining advanced imaging techniques with artificial intelligence opens new avenues for enhancing the effectiveness and safety of surgical treatment for adrenal tumors. The aim of the work was to analyze modern imaging methods for adrenal tumors and evaluate the potential of using the nnU-NetV2 neural network for automatic segmentation of CT and MRI images during preoperative planning of adrenalectomy.
