Предложенная гибридная модель опережает известные аналоги и по точности результатов
Исследование, спасающее жизни: ученые ЮУрГУ, совместно с зарубежными коллегами, научили нейросеть распознавать рак мозга на ранней стадии. О принципе действия расскажем далее.
«Случай «а» показывает пример здорового мозга, а все остальные показывают пример снимков, где присутствует опухоль».
В три этапа обученная искусственная нейронная сеть анализирует готовый снимок МРТ и классифицирует распознанные изображения по двум группам: здоровые и имеющие опухоль.
Михаил ЦЫМБЛЕР, доктор физико-математических наук, доцент. Начальник отдела интеллектуального анализа данных: «Одно из преимуществ данного исследования в том, что там применены некоторые механизмы построения нейронных сетей, которые позволяют сократить время диагностики».
Автоматизированный подход к быстрому и точному выявлению заболевания в мозге, позволит начать лечение как можно раньше.
Кумар СЭЧИН, старший научный сотрудник кафедры Системного программирования ВШ ЭКН ЮУрГУ, пост-док: «Конечно, высококвалифицированный врач может провести такую диагностику, но такие случаи редки, и таких специалистов крайне мало. Данный подход позволяет определить наличие опухоли на первой-второй стадии, а не на третьей-четвертой, когда у пациентов остается меньше шансов на восстановление».
Применение технологий машинного обучения искусственного интеллекта в медицине — область с большим исследовательским потенциалом. Отмечается, что предложенная гибридная модель опережает известные аналоги, в том числе и по точности результатов. В будущем исследователи планируют продолжить работу и применить самообучаемость нейросети к другим профилям диагностики заболевания.
