Новые подходы к оценке повреждений при множественном склерозе.

ЦЕЛЬ ОБЗОРА: Обобщение последних достижений в области сегментации повреждений на основе искусственного интеллекта и новых методов нейроимации, которые способствуют выявлению и определению характеристик множественных повреждений склероза (MS), с уделением особого внимания их последствиям для клинического использования и исследований. ПОСЛЕДНИЕ ФИННДИНЫ: Искусственный интеллект, особенно методы глубокого обучения, революционизируют оценку и сегментацию поражения MS, повышают точность, воспроизводимость и эффективность. Инструменты, основанные на искусственном интеллекте, в настоящее время позволяют автоматизированно обнаруживать не только повреждения белых частиц Т2-гиперинтенсивного происхождения, но и конкретные подтипы повреждений, включая гадолинийные, положительные знаки центральной вены, парамагнитный обод, кортикальные и спинно-мозговые повреждения, которые имеют диагностическую и прогнозирующую ценность. Новые методы нейроимации, такие, как количественное картирование уязвимости (QSM), снимок α-сепарации, а также сомное и нейритное снимки плотности (SANDI) вместе с PET, позволяют глубже понять патологию поражения, лучше разъединить их неоднородность и клиническую значимость.Резюме: Инструменты сегментации повреждений с помощью искусственного интеллекта обладают большим потенциалом для совершенствования быстрой, точной и воспроизводимой оценки повреждений в клиническом сценарии, что позволяет улучшить диагностику, мониторинг и оценку реакции на лечение MS. Новые методы нейроимации могут способствовать углублению понимания патофизиологии MS, дать более конкретные маркеры развития заболеваний и новые потенциальные терапевтические цели.