Noua structură AI ASTRA-Net cartografiează căile respiratorii periferice pentru bronhoscopie
Cancerul pulmonar este cel mai frecvent diagnosticat cancer la nivel global și reprezintă una dintre principalele cauze ale deceselor legate de cancer.
Detectarea timpurie a acestuia poate fi esențială pentru creșterea șanselor de supraviețuire. Totuși, obținerea de mostre de țesut din tumori mici, situate adânc în plămâni, reprezintă o provocare majoră. Multe dintre aceste leziuni se află în regiunile periferice ale plămânilor, ceea ce face necesară navigarea printr-o rețea complexă de mici căi respiratorii pentru a ajunge la țintă.
În aceste situații, medicii se bazează pe sistemele de navigare pulmonară care folosesc hărți tridimensionale ale căilor respiratorii, reconstruite din scanări CT, pentru a ghida instrumentele către leziuni suspecte. Aceste sisteme de navigație depind în mare măsură de acuratețea hărților căilor respiratorii, care trebuie să fie complete pentru a fi eficiente. Crearea acestor hărți este dificilă, deoarece cele mai mici căi respiratorii periferice sunt extrem de subțiri și greu de distins de țesuturile înconjurătoare. Această limitare ridică îngrijorarea că, dacă sistemele de inteligență artificială (AI) sunt antrenate cu informații incomplete, ele ar putea să ignore căile respiratorii clinice importante.
Pentru a aborda această problemă, cercetătorii de la Universitatea Națională Pusan din Coreea de Sud au dezvoltat ASTRA-Net (Anatomical Segmentation with Tree-aware Refinement Attention), un cadru AI conceput pentru a identifica ramuri de căi respiratorii care au fost anterior trecute cu vederea și pentru a genera hărți de căi respiratorii mai complete. Studiul a fost condus de Dr. MinWoo Kim de la Școala de Inginerie a Convergenței Biomedicale, Universitatea Națională Pusan, și de Dr. Hee Yun Seol de la Divizia de Medicină Pulmonară și îngrijire critică, Institutul de Cercetare pentru Convergența Științelor și Tehnologiilor Biomedicale, Spitalul Universității Naționale Pusan Yangsan, în colaborare cu alți cercetători. Această lucrare a fost disponibilă online pe 9 martie 2026 și a fost publicată în Volumul 45, Numărul 6 al revistei IEEE Transactions on Medical Imaging pe 1 iunie 2026.
ASTRA-Net nu este doar un alt model de segmentare a căilor respiratorii. A fost conceput special pentru a identifica căile periferice care ar fi putut fi omise în timpul anotării manuale, ajutând astfel la crearea unei hărți mai complete pentru bronhoscopie,” explică Dr. Kim.
ASTRA-Net utilizează o arhitectură de învățare profundă în mai multe etape, similară cu cele folosite în analiza avansată a imaginilor medicale. O parte a acestei rețele învață structura generală a plămânilor, în timp ce altă parte rafinează regiunile în care limitele căilor respiratorii sunt neclare. Un mecanism suplimentar de atenție ajută modelul să se concentreze asupra regiunilor în care căile respiratorii periferice mici sunt greu de distins sau ar fi putut fi omise din anotări. Aceasta permite reconstrucția ramurilor căilor respiratorii care sunt adesea lipsă din anotările CT. Prin integrarea indiciilor anatomice din țesuturile pulmonare și vasele de sânge înconjurătoare, care adesea se află alături de căile respiratorii, sistemul poate deduce continuitatea unor căi respiratorii anterior nerecunoscute.
Cercetătorii au evaluat, de asemenea, cadrul folosind multiple seturi de date, precum și scanări CT clinice obținute de la Spitalul Universității Naționale Pusan Yangsan. Acest model a demonstrat o performanță puternică în identificarea căilor respiratorii periferice fine și a rămas robust chiar și atunci când scanările CT au variat în calitate a imaginii și grosime a secțiunii. În plus, revizuirea expertă a predicțiilor modelului a arătat că unele structuri considerate inițial ca false pozitive erau, de fapt, ramuri de căi respiratorii reale care au fost omise din anotările originale.
„Prin furnizarea unui drum mai complet al căilor respiratorii, sperăm ca această tehnologie să îmbunătățească navigarea către leziuni pulmonare greu accesibile și să susțină dezvoltarea viitoare a sistemelor de bronhoscopie asistate de AI și robotică,” încheie Dr. Kim.
