Исследователи из России вместе с коллегами из Объединенных Арабских Эмиратов создали новый способ нейросетевого анализа МРТ-снимков. Метод позволяет системе учитывать биологические признаки эпилепсии и рассеянного склероза и повысил качество выявления этих заболеваний на 2–8%, сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу «Сколтеха», входящего в группу ВЭБ.РФ.
Старший преподаватель «Сколтеха» Максим Шараев пояснил, что поиск небольших и нетипичных патологий на МРТ важен для выбора правильного лечения. В предложенной системе нейросеть при обнаружении патологии опирается на биомедицинские признаки, поэтому ее работу можно лучше интерпретировать для практической диагностики.
Алгоритмы машинного зрения уже применяются при обработке рентгеновских изображений и данных магнитно-резонансной томографии. Они могут находить очаги эпилепсии, которые ранее оставались незамеченными, однако хуже распознают структуры, не похожие на стандартные проявления болезни.
Новый подход меняет принцип анализа: система рассматривает не только набор пикселей, но и известные медицинские признаки. Помимо сегментации МРТ-снимка и поиска знакомых патологических структур, нейросеть классифицирует найденные участки с учетом их расположения в мозге.
Благодаря этому модель ориентируется на биомедицинские характеристики, точнее выполняет сегментацию и в перспективе сможет снабжать результат пояснением для врача. Испытания также показали, что для обучения алгоритма требуется на треть меньше данных.
По сравнению с существующими алгоритмами эффективность обнаружения областей, связанных с рассеянным склерозом, увеличилась в среднем на 2%. Точность диагностики эпилепсии и определения ее очагов выросла с 72% до 80%.