Нейросеть из Великого Новгорода научили находить рак по КТ-снимкам

Ученые Новгородского госуниверситета разработали нейросеть, способную распознавать COVID-19 и рак легких на снимках компьютерной томографии с точностью 90,9%. Система создана для массового скрининга сотрудников крупных предприятий, где ручная расшифровка тысяч послойных изображений занимает слишком много времени.

Проект ориентирован на энергетическую отрасль и другие индустриальные сферы, где обязателен регулярный контроль здоровья больших коллективов. Разработка Игоря Кулакова, старшего преподавателя кафедры информационных технологий НовГУ, призвана автоматизировать первичный анализ трехмерных снимков. Система выделяет подозрительные участки в структуре легких, позволяя медикам сосредоточиться на подтверждении диагнозов, а не на просмотре сотен нормальных результатов.

Видеоалгоритмы на службе медицины

Главной проблемой при создании медицинского ИИ остается дефицит качественных данных для обучения. Чтобы обойти это препятствие, новгородские исследователи применили метод трансферного обучения. За основу взяли архитектуру нейросети, которую изначально учили распознавать действия людей на видео. Такой подход оказался эффективным для анализа КТ: алгоритм уже умел работать со сложными пространственными связями, что помогло ему быстрее освоить чтение «слоев» человеческого тела.

В процессе обучения модели использовали 1815 исследований из открытых баз и медицинских центров. Обучение проходило в два этапа: базовая подготовка и тонкая настройка параметров под конкретные патологии. Наилучшие результаты нейросеть показала при поиске онкологических заболеваний. Хотя на ранних стадиях коронавирусной инфекции система иногда ошибается, общая точность распознавания зафиксирована на уровне 90,9%. Сейчас разработчики готовят технологию к патентованию и тестируют прототип сервиса для самостоятельной загрузки снимков.