Ученые НГУ разработали программный модуль для диагностики опухолей головного мозга на МРТ-изображениях. Также он будет использоваться при хирургических операциях.
Как рассказали в пресс-службе вуза, в основе разработки научных сотрудников Лаборатории аналитики потоковых данных и машинного обучения Механико-математического факультета НГУ и Федерального центра нейрохирургии лежат двух- и трехмерные модели компьютерного зрения с предварительной обработкой данных нескольких снимков МРТ мозга — с введением контрастного вещества в кровь пациента и без него. Эти модели позволяют с высокой точностью распознать четыре типа опухолей: менингиома, невринома, глиобластома и астроцитома, а также определить их компоненты и размеры.
Созданный модуль, в который специалисты НГУ упаковали свой алгоритм, ученые встроили в открытое ПО. Он отсылает на сервер МРТ-снимки и получает в качестве ответа результат классификации опухоли.
Мы научили искусственный интеллект с высокой точностью обнаруживать и распознавать четыре типа новообразований, сегментировать и выделять их компоненты и размеры. В будущем алгоритм сможет объяснять, почему он выдал именно такой контур опухоли и именно так ее классифицировал. Сделать это будет непросто, однако существующий алгоритм имеет у экспертов высокую степень подтверждаемости. Мы доказали это в своих научных статьях, опубликованных в нескольких специализированных изданиях. Возможно, в будущем наш алгоритм заменит человека в выполнении рутинных процессов при определении контуров и типов опухолей головного мозга на МРТ-изображениях, — рассказал завлабораторией НГУ Евгений Павловский.
Исследователи проверили алгоритм на собственной базе данных с удовлетворительными результатами, также он прошел апробацию на международном конкурсе BraTS Challenge 2021. Точность работы алгоритма проверяли на тестовом наборе данных по метрике Дайса. По результатам этой проверки алгоритм, разработанный специалистами НГУ, вошел в десятку лучших, опередив почти тысячу команд.
По словам Павловского, полученные результаты демонстрируют не только высокие показатели точности (до 92 %) при анализе пациентов, но и очень высокий потенциал, а также перспективу для будущих исследований в этой области.
Разработанный нами программный модуль может быть использован для обучения специалистов. О его внедрении в клиническую практику пока говорить рано, потому что он пока не прошел необходимых для этого испытаний, — объяснил завлаб.
СПРАВКА
Алгоритмы разрабатывались при поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ), а программный модуль — в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет 2030» (нацпроект «Наука и университеты»).