ТОМСК, 8 фев – РИА Томск. Студент Института
прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета (ИПМКН ТГУ) под руководством научного руководителя разрабатывает программное обеспечение, которое позволит с помощью нейросетей выявлять
злокачественные опухоли легких по данным компьютерной томографии (КТ); разработка выведет процесс диагностики рака на новый уровень, сообщает пресс-служба вуза.
Уточняется, что создание новых IT-инструментов для
медицинской диагностики – одно из динамично развиваемых направлений ИПМКН ТГУ.
К разработке новых подходов с использованием искусственного интеллекта активно
привлечены студенты.
"Четверокурсник ИПМКН Никита Литвиненко под руководством
доцента ИПМКН Сергея Аксенова в качестве выпускной работы создает алгоритмы и
программное обеспечение, способные автоматически выявлять злокачественные
новообразования легких на снимках КТ. Новый подход станет дополнительным
инструментом, который позволит врачам-клиницистам повысить точность и
оперативность обследования", – говорится в сообщении.
Отмечается, что в ходе работы ученые проанализируют возможности разных уже существующих нейросетей и выберут оптимальную. Далее
будет разработана программа для обучения на обширном материале, включающем в
себя снимки, которые содержат норму и онкопатологию. Модель научат отличать
злокачественные новообразования от пневмонии и туберкулеза.
© flickr.com/ nerissa's ring
"Актуальность данной проблемы обусловлена тем, что
правильная интерпретация медицинских изображений требует достаточного опыта и
времени. Широкие возможности технологий искусственного интеллекта и глубокого
обучения позволяют автоматизировать процесс диагностики и вывести его на новый
уровень", – цитируется доцент Аксенов.
Как отмечает студент-разработчик, нейросеть, конечно, не заменит
врача, но может служить ему хорошим дополнительным инструментом, повышающим
скорость и качество диагностики.
"Искусственный интеллект будет не только запоминать
характерные визуальные изменения в структуре легочной ткани, но и находить
типичные сочетания, подтверждающие, что на снимке злокачественная
опухоль. Если
человек за свою практику посмотрел 200 или 300 снимков, то нейросеть может за
короткий период времени изучить несколько тысяч изображений", – цитируется
Литвиненко.