ИСТИНА

DIEAP-лоскут является «золотым стандартом» среди методов реконструкции молочной железы с использованием аутотрансплантата для пациенток, имеющих обширный дефект в области молочной железы. Кроме того данный лоскут применяется при реконструкции эстетических дефектов в области лица и шеи. По данным Национального центра развития искусственного интеллекта (ИИ) при правительстве РФ, около 37% организаций в сфере здравоохранения внедряют решения с «умными» технологиями. Технологии на основе ИИ направлены на оптимизацию различных процессов, позволяя снизить рабочую нагрузку сотрудников медицинских организаций. Таким образом, программный модуль на основе нейронных сетей для предоперационной разметки перфорантов глубокой нижней эпигастральной артерии (DIEA) при планировании реконструктивных операций с использованием DIEAP-лоскута позволит сократить время на разметку сосудов и сделать микрохирургический этап более прогнозируемым за счет полученных данных КТ-ангиографии (КТА). Цель исследования: разработать нейросетевую систему и определить возможности ее применения для предоперационной разметки перфорантов DIEA при планировании операции с использованием DIEAP-лоскута. Задача исследования: Провести сравнение «ручной» методики картирования перфорантов DIEA посредством врача и методики картирования перфорантов DIEA с использованием нейросетевой системы. Материалы и методы: были изучены КТА 88 пациентов, проходивших обследование брюшной аорты и ее ветвей с июня 2022 года по июль 2025 года на базах кафедры лучевой диагностики и лучевой терапии ФФМ МГУ и кафедры онкологии, радиотерапии и реконструктивной хирургии ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России. В ходе комплексного анализа КТА 88 пациентов были определены две независимые выборки пациентов: 68 КТА были направлены на обучение нейронной сети, 20 КТА были определены как тестовая группа для определения результатов работы нейронной сети и последующего сравнения с «ручной» разметкой. Результаты: в результате ручного анализа было размечено 88 КТА пациентов, проходивших обследование брюшной аорты и ее ветвей. В результате были определены их точки выхода из прямой мышцы живота. Модель была протестирована на 20 пациентах. Полученные результаты были разделены на 2 группы: 1 – оптимальные сосуды с высоким контрастированием и крупным диаметром, 2 – сосуды с низким контрастированием и малым диаметром. В 1 группе в 80% случаев погрешность определения точки выхода сосуда из мышцы составляет 2-4 мм, в 10% случаев погрешность ~ 2.5 см и в остальных 10% случаев модель не определяет сосуд. Во 2 группе в 20% случаев модель имеет погрешность 2-8 мм, в остальных случаях модель не определяет сосуд. Выводы: Методика картирования перфорантов DIEA с использованием программного модуля на основе нейронных сетей определяет оптимальные перфоранты DIEA для аутологичной реконструкции молочной железы DIEAP-лоскутом. Для устранения погрешности точки выхода перфорантов необходимо расширение базы данных КТА. В случаях, когда модель не определяла точки выхода сосуда, перфоранты имели слабое контрастирование и/или малый диаметр, что говорит о несоответствии перфорантов критериям, необходимым для операции.