Ключевые слова: дегенеративные заболевания позвоночника, магнитно-резонансная томография, поясничный стеноз, искусственный интеллект, компьютерный анализ изображений, количественная оценка, поддержка принятия хирургических решений
Проблематика диагностики дегенеративных заболеваний позвоночника методом магнитно-резонансной томографии в задачах компьютерного анализа и поддержки принятия хирургических решений
УДК 616.711:004.8
В статье анализируются основные проблемы диагностики дегенеративных заболеваний позвоночника методом магнитно-резонансной томографии на примере поясничного стеноза. Показано, что, несмотря на высокую информативность метода, интерпретация изображений остаётся субъективной, зависит от опыта врача и не всегда соответствует клинической картине. Рассмотрены количественные методы оценки, в частности определение площади поперечного сечения дурального мешка, повышающие объективность диагностики, но не обеспечивающие полного соответствия клиническим проявлениям заболевания. Обоснована необходимость применения методов компьютерного анализа изображений и систем искусственного интеллекта для повышения точности диагностики и поддержки принятия хирургических решений.
1. Is radiographic lumbar spinal stenosis associated with the quality of life?: The Wakayama Spine Study / S. Arita, Y. Ishimoto, H. Hashizume [et al.] // PLoS ONE. – 2022. – Vol. 17, No. 2. – URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263930 (дата обращения: 01.06.2026).
2. Factors associated with lumbar spinal stenosis in a large-scale, population-based cohort: The Wakayama Spine Study / T. Maeda, H. Hashizume, N. Yoshimura [et al.] // PLoS ONE. – 2018. – Vol. 13, No. 7. – URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200208 (дата обращения: 01.06.2026).
3. Artificial intelligence for segmentation and classification in lumbar spinal stenosis: an overview of current methods / E.J.A. Verheijen, T. Kapogiannis, D. Munteh [et al.] // European Spine Journal. – 2025. – Vol. 34, No. 3. – P. 1146–1155.
4. Artificial Intelligence-Assisted MRI Diagnosis in Lumbar Degenerative Disc Disease: A Systematic Review / W. Liawrungrueang, J.-B. Park, W. Cholamjiak [et al.] // Global Spine Journal. – 2024. – Vol. 15, No. 2. – P. 1405–1418.
5. The Association between the Cross-Sectional Area of the Dural Sac and Low Back Pain in a Large Population: The Wakayama Spine Study / H. Iwahashi, N. Yoshimura, H. Hashizume [et al.] // PLoS ONE. – 2016. – Vol. 11, No. 8. – URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0160002 (дата обращения: 01.06.2026).
6. Relationship between the cross-sectional area of the lumbar dural sac and lower urinary tract symptoms: A population-based cross-sectional study / T. Oyama, K. Wada, K. Koyama [et al.] // PLoS ONE. – 2022. – Vol. 17, No. 8. – URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271479 (дата обращения: 01.06.2026).
7. MRI Findings of Disc Degeneration are More Prevalent in Adults with Low Back Pain than in Asymptomatic Controls: A Systematic Review and Meta-Analysis / W. Brinjikji, F.E. Diehn, J.G. Jarvik [et al.] // American Journal of Neuroradiology. – 2015. – Vol. 36, No. 12. – P. 2394–2399.
Ключевые слова: дегенеративные заболевания позвоночника, магнитно-резонансная томография, поясничный стеноз, искусственный интеллект, компьютерный анализ изображений, количественная оценка, поддержка принятия хирургических решений
Для цитирования: Аббуд Х. , Гончарова А.Ю. , Титова Л.А. , Бурковский В.Л. , Проблематика диагностики дегенеративных заболеваний позвоночника методом магнитно-резонансной томографии в задачах компьютерного анализа и поддержки принятия хирургических решений. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2026;20(2). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1499
Поступила в редакцию 21.06.2026
Поступила после рецензирования 26.06.2026
Принята к публикации 26.06.2026
Опубликована 30.06.2026