[img]http://www.remedium.ru/dаta:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAAD/ACwAAAAAAQABAAACADs=[/img]
Фото: 3dMediSphere/FOTODOM/Shutterstock


Магистрант Института искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Станислав Самсоненко совместно с компанией «Платформа Третье Мнение» создал систему искусственного интеллекта, которая помогает точнее распознавать злокачественные образования печени по компьютерной томографии. Разработка стала победителем Всероссийского инженерного конкурса. Результаты исследования опубликованы в рецензируемых научных журналах, получено свидетельство о госрегистрации программы для ЭВМ.
При КТ диагностике печени пациенту после введения контрастного вещества выполняют несколько сканирований через разные промежутки времени. Для врача важно не только то, что видно на каждом снимке, но и то, как изменяется изображение по мере прохождения контраста через ткани. Именно эти изменения нередко помогают отличить один тип опухоли от другого.
«Большинство ИИ-алгоритмов рассматривают отдельные снимки независимо друг от друга. Мы с “Третье Мнение” решили научить нейросеть анализировать изменения между ними, потому что именно в этой динамике часто скрывается важная диагностическая информация, по которой можно определить тип опухоли», — рассказал Станислав Самсоненко.
«В этой работе нейросеть обучена не только воспринимать объемное изображение: добавлено временное измерение. Это анализ того, как ткань меняется от одной КТ фазы к другой. Чем больше контекста получает модель, тем увереннее она справляется с самыми сложными клиническими задачами, в том числе с поиском онкологии там, где статичная картинка часто обманчива. Мы максимально подвели ИИ-алгоритм к восприятию, которое есть у врача, к врачебной интуиции», — сообщил принимавший участие в разработке руководитель направления искусственного интеллекта «Платформой Третье Мнение» Илья Налётов.
Нейросеть работает в два этапа: сначала автоматически находит печень на КТ, затем выделяет подозрительный участок и определяет тип опухоли. Во время испытаний новый подход повысил точность классификации с 64% до 86,7% по сравнению с базовой моделью, а чувствительность при выявлении наиболее распространённого первичного рака печени гепатоцеллюлярной карциномы достигла 100% на тестовой выборке.
Разработка стала одним из результатов магистерской программы «Интеллектуальный анализ данных», которая реализуется совместно с Центром диагностики и телемедицины ДЗМ, «Платформой Третье Мнение», НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени В.И. Кулакова и «СберЗдоровьем». По итогам Всероссийского инженерного конкурса лауреатами также стали ещё четыре выпускника программы: Олег Сивец, Максим Фёдоров, Дмитрий Фёдоров и Сергей Куликов.
«Современное инженерное образование должно строиться на решении реальных задач. Поэтому наши студенты работают над проектами, которые могут найти практическое применение в здравоохранении и других высокотехнологичных отраслях», — отметил ректор РТУ МИРЭА Станислав Кудж.


Фото: 
Shutterstoсk/FOTODOM

_

Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.