Нейросеть поможет диагностировать опухоль мозга
Нейросеть — это комплекс оборудования и алгоритмов, похожий по устройству и работе на человеческий мозг. Нейронные сети умеют обучаться и делать самостоятельные выводы из новой информации.
Российские ученые в соавторстве с коллегами из Индии предложили новый подход к классификации изображений МРТ. Он базируется на технологиях глубокого обучения нейронной сети. Предложенная модель направлена на то, чтобы оперативнее и точнее выявлять злокачественные опухоли мозга, в первую очередь сложные в диагностике и агрессивные — как глиобластома. Разработка представлена в издании Journal of Big Data.
МРТ — главный метод в диагностике глиобластомы и других опухолей головного мозга. Полученные на томографах высококонтрастные снимки позволяют выявить или исключить ту же глиобластому. Однако их расшифровка требует много времени и сил. Если привлечь в качестве помощника искусственный интеллект, задача врача серьезно упростится.
Авторы новой модели рассказали, что она работает в три этапа. Сначала данные проходят предварительную обработку: нейросеть выявляет характерные признаки снимков, преобразует их в векторный вид и формирует дополнительные признаки для последующей обработки. Затем искусственный интеллект проводит более детальный анализ изображений.
По информации пресс-службы Южно-Уральского государственного университета, на базе которого реализовывался проект, предложенный подход можно будет использовать для создания автоматизированных систем выявления злокачественных опухолей по снимкам МРТ.
Комментарий специалистов “Московских центров МРТ”:
Даже самый квалифицированный доктор не застрахован от ошибок. Бывает, например, что лечащий врач не соглашается с мнением рентгенолога. Эксперты при этом в большинстве случаев подтверждают правоту последнего. Но необходимость экспертизы увеличивает время до постановки диагноза. А при опухоли мозга, особенно агрессивной, лишнего времени у пациентов не бывает. Участие нейросети может дать лечащему врачу больше аргументов доверять выводам рентгенолога. Это даст уверенность пациентам и может сыграть решающую роль в дальнейшем лечении.
Источники: пресс-служба ЮУрГУ, Journal of Big Data.