В РФ создали алгоритм для диагностики заболеваний легких

Ученые из СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно со специалистами НМИЦ им. В. А. Алмазова разработали технологию, которая ляжет в основу специального инструмента – модель для автоматической сегментации гистологических изображений ветвей легочной артерии, сообщили на сайте университета. 

Легочная гипертензия – одна из самых опасных патологий сердечно-сосудистой системы. По словам ученых, «ручная» оценка состояния сосудов – сложный и затратный процесс, поэтому специалисты разработали технологию, с помощью которой можно автоматизировать анализ результатов исследования. 

– Данная технология позволила значительно сократить время обработки данных, уменьшив количество рутинной работы опытных специалистов, – уточнила аспирант кафедры биотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ксения Санарова – Для использования созданного инструмента достаточно только загрузить базу полученных сосудов и дождаться результатов автоматической оценки. 

Для того, чтобы обучить нейросеть находить необходимые сосуды на изображениях по различным параметрам, ученые предоставили 609 микрофотографий легочных сосудов, а также числовые данные измерений и микрофотографии с контурами этих измерений для каждого из сосудов. 

После они сравнили результаты работы нейросети и экспертов из НМИЦ им. В. А. Алмазова. Инженер кафедры автоматики и процессов управления (АПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дария Валенкова рассказала, что точность результатов нейросети составила 97%. 

Сейчас ученые работают над улучшением технологии и над разработкой специального приложения, которое позволит использовать все возможности модели. 

Ранее стало известно, что в Москве нейросети помогли рентгенологам обработать результаты 13 миллионов различных исследований. Например, МРТ, КТ, рентгенографии, флюорографии и маммографии. Благодаря применению искусственного интеллекта (ИИ) становится возможным находить признаки 38 заболеваний.