НОВОСИБИРСК, 23 апреля. /ТАСС/. Ученые Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали искусственный интеллект, способный очертить контур разных частей опухоли мозга в течение десяти минут. В дальнейшем планируется обучить его распознавать метастазы, рассказал в субботу ТАСС заведующий лабораторией аналитики потоковых данных машинного обучения механико-математического факультета НГУ Евгений Павловский.
НОВОСИБИРСК, 23 апреля. /ТАСС/. Ученые Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали искусственный интеллект, способный очертить контур разных частей опухоли мозга в течение десяти минут. В дальнейшем планируется обучить его распознавать метастазы, рассказал в субботу ТАСС заведующий лабораторией аналитики потоковых данных машинного обучения механико-математического факультета НГУ Евгений Павловский.
"По сформированным снимкам МРТ головного мозга созданный нами плагин автоматически решает задачу сегментации опухоли, то есть обведение контуров разных частей опухоли и даже границы отека. Преимущество нашей программы в том, что она сильно сокращает процесс выделения контура опухоли. Если специалист-радиолог может потратить на это до четырех часов, то с нашей программой время на исследование снимка опухоли может сократиться до 10 минут", - рассказал Павловский.
Он добавил, что пользователю-радиологу необходимо загрузить четыре вида снимков и нажать на кнопку "Сегментация". Меньше чем через минуту от сервера вернется ответ в виде сегментированных областей, которые тут же визуализируются. Далее стандартными средствами можно визуализировать саму опухоль и ее фрагменты как отдельно, так и на каждом срезе.
"Относительно нашего алгоритма мы недавно получили подтверждение от международного сообщества именно по этой задаче - автоматической сегментации опухолей, конкурс BraTS’21. Наш алгоритм, его архитектура, подходы к обучению показали высокое качество на тестировании и устойчивость к помехам в данных", - сказал разработчик.
Успех алгоритма искусственного интеллекта возможен только при наличии качественных данных для его обучения. Данные были предоставлены Федеральным центром нейрохирургии в Новосибирске. "Наша база являет собой пример высоких требований к достоверности. Все диагнозы гистологически подтверждены, это означает, что мы имеем очень точные данные в основе обучения. Во-вторых, в ручной разметке данных на сегменты принимали участие высококвалифицированные медики и математики. Финальное заключение по каждой разметке давалось двумя признанными в России экспертами в сфере радиологии", - рассказал Павловский.
Он уточнил, что высокое качество работы алгоритма подтверждается устойчивыми ответами даже на тех пациентах, на которых он не проходил обучение. Наиболее перспективным направлением развития сейчас является распознавание метастазов. "В настоящий момент мы ищем площадку для апробации, чтобы получить данные об удобстве использования, подтвердить реальную пользу через реальную практику", - сказал он.
