27.11.2021
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Нейросеть научили идентифицировать опухоли на 3D-снимках мозга

Опухоли на 3D-снимках мозга находит ИИ

Учёные разработали систему искусственного интеллекта, которая может находить опухоли на трёхмерных снимках мозга и определять их тип. Благодаря этому при диагностике не нужно будет прибегать к опасной для жизни пациента операции. Результаты исследования опубликовал научный журнал Radiology: Artificial Intelligence.

«Глубинное обучение можно использовать для автоматического обнаружения, классификации и оценки опасности новообразований в мозге. В будущем нейросетевой анализ снимков МРТ дополнит или даже заменит гистопатологические исследования», – считает один из авторов работы, научный сотрудник Вашингтонского университета в Сент-Луисе (США) Сатраджит Чакрабарти.

Чакрабарти и его коллеги приспособили нейросети для решения сложной медицинской задачи – поиска аномалий в тканях головного мозга. Они разработали нейросеть, основанную на глубинном обучении, которая может находить опухоли на трёхмерных МРТ-снимках головы и определять тип и свойства новообразований. По словам учёных, борьба с раком мозга осложнена тем, что для поиска возможных следов опухоли, а также определения её типа и оценки опасности для жизни пациента, нужно извлечь фрагменты новообразований для анализа. Это далеко не всегда безопасно для пациента и требует много усилий и времени.

Исследователи предположили, что эту задачу можно решить с помощью нейросетей. Для этого учёные подготовили более двух тысяч МРТ-снимков головы пациентов, которые были сделаны перед операцией по удалению шести самых распространённых видов рака мозга – двух подтипов глиомы, менингиомы, аденомы, нейромы и различных форм метастаз, которые проникают в мозг из-за злокачественных новообразований в других органах тела. На долю этих видов опухолей, по словам исследователей, приходится большая часть случаев рака мозга.

С помощью этих снимков Чакрабарти и его коллеги проверили, научатся ли разработанные ими нейросети находить следы подобных опухолей, а также определять их тип и оценивать другие важные свойства. Искусственный интеллект успешно справился с этой задачей при анализе как знакомых, так и новых изображений. Его точность для всех шести видов опухолей оказалась больше 93%, при этом при постановке отрицательного диагноза нейросеть ошибалась довольно редко.

Чакрабарти и его коллеги считают, что эту нейросеть уже можно использовать как дополнительное средство диагностики злокачественных опухолей. В перспективе подобные технологии можно будет применять для неинвазивной диагностики рака мозга, подытожили исследователи.