Метод российских ученых улучшит ИИ в выявлении эпилепсии на МРТ
Российские ученые в сотрудничестве с коллегами из Объединенных Арабских Эмиратов разработали новый метод нейросетевого анализа МРТ-снимков. Этот подход позволяет нейросетям лучше распознавать биологические признаки, связанные с эпилепсией и рассеянным склерозом, улучшая их выявление на 2-8%, как сообщила пресс-служба "Сколтеха". Об этом пишет сайт ТАСС.
По словам старшего преподавателя "Сколтеха" Максима Шараева, поиск малых и атипичных патологий на МРТ является критически важной задачей, поскольку их пропуск может негативно сказаться на лечении пациентов. Новый метод позволяет нейросети опираться на биомедицинские признаки, что делает ее интерпретируемой и более подходящей для диагностики.
Шараев и его коллеги отмечают, что алгоритмы машинного зрения уже активно применяются для обработки рентгеновских снимков и данных МРТ. Однако системы ИИ имеют трудности с распознаванием структур, если они не соответствуют стандартным проявлениям заболеваний.
Для решения этой проблемы российские исследователи и их партнеры из ОАЭ создали новый подход, в котором нейросеть не просто анализирует пиксели, а учитывает медицинские признаки, известные из врачебной практики. Ранее системы ИИ лишь сегментировали снимки и искали знакомые патологические структуры, но теперь нейросеть классифицирует участки, принимая во внимание их расположение в мозге.
Этот метод позволяет модели обращать внимание на биомедицинские признаки, что повышает качество сегментации и предоставляет врачам более информативные результаты. Проверки показали, что новый подход не только улучшает точность диагностики эпилепсии и рассеянного склероза, но и требует на треть меньше обучающих данных для тренировки алгоритма.
Эффективность обнаружения областей, связанных с рассеянным склерозом, возросла на 2% по сравнению с существующими алгоритмами, а точность диагностики эпилепсии увеличилась с 72% до 80%. Это значительно улучшает качество работы ИИ-инструментов для специалистов в области анализа МРТ-снимков, делая их более привлекательными для врачей.
