Нейросетевая модель распознает рак груди по рентгеновским снимкам
Нейросетевую модель, показавшую 100-процентное распознавание рака груди по рентгеновским снимкам, разработали ученые международной исследовательской группы из СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Крымского федерального университета и Института инженерии и технологий Тапара (Индия), 14 декабря сообщает портал «Научная Россия» со ссылкой на пресс-службу СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
Доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун поясняет суть проведенной работы: «Мы разработали нейросетевую модель и обучили ее выявлять раковые клетки на снимках молочной железы. Кроме того, создана объяснительная модель для оперативной интерпретации результатов диагностики. Предлагаемая система на используемой нами базе рентгеновских снимков показала 100% точность распознавания злокачественных и доброкачественных раковых клеток».
Использованная для обучения ИИ база данных содержит неперсонифицированную информацию от 82 пациенток, всего более 9 тыс. рентгеновских снимков молочной железы.
Для анализа сложных характеристик клеток опухоли был применен специальный математический аппарат на основе моментов Цернике, играющих важную роль в оптике, а классификация и интерпретация результатов велись с использованием нейросетевых моделей. Результаты своей работы исследователи опубликовали в журнале Mathematics.
Разработчики считают, что их модель «может стать надежным цифровым помощником для врачей, который облегчит процесс диагностирования рака груди и повысит его точность». В дальнейших их планах тестирование разработанной модели на рентгеновских снимках других баз данных с расширением числа классифицируемых состояний.
Напомним, рак молочной железы является самым распространенным видом онкологических заболеваний для женщин и находится для них на втором по смертности от онкологии месте.
При этом успешность лечения во многом определяется ранней диагностикой, проводимой обычно с помощью рентгенографии. Однако даже опытному специалисту трудно на начальной стадии болезни распознать опухоль.
