В России нейросеть научили выявлять проблемы с легкими по снимкам пациентов
Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с коллегами из НМИЦ им. В.А. Алмазова создали диагностическую модель для автоматического выявления патологий в легочных тканях. На основе этой разработки будет создан отдельный инструмент, который поможет врачам быстрее выявлять повреждения в кровеносных сосудах легких.
Легочная гипертензия является одним из самых опасных заболеваний сердечно-сосудистой системы и характеризуется повышенным давлением в малом круге кровообращения. Это приводит к структурной перестройке сосудов, что влияет не только на организм пациента, но и на эффективность его лечения.
Состояние сосудов легких оценивается по снимкам тканей, сделанным с помощью микроскопа. Специалисты дают количественные характеристики поврежденным тканям, но обработка таких снимков вручную занимает много времени и требовательна к квалификации сотрудника. Поэтому авторы нового проекта решили прибегнуть к помощи компьютера.
Для этого в специальную базу данных было внесено 609 микрофотографий легочных сосудов. Все они были тщательно описаны, на них выделили мельчайшие структурные элементы. Эта база стала основой для обучения нейросети, чтобы она могла самостоятельно определять состояние тканей и отдельные элементы на них. Проверка показала точность оценки в 97%.
Авторы модели работают над ее совершенствованием, а также над созданием специального приложения, которое поможет медикам очень быстро оценивать снимки. Будет расширен функционал модели: она сможет автоматически классифицировать сосуды, делить их на группы, что пригодится для диагностики.
Ранее мы рассказывали, что российские ученые открыли свойство грибов помогать в терапии рака.
