В клинической практике компьютерная томография способна распознать детали узелковых утолщений в легких и окружающие их структуры. Однако, высокая чувствительность КТ имеет и обратную сторону — огромное количество неоднозначных данных, среди которых радиологам трудно отличить патологические образования от здоровых. Система компьютерного поиска также не справляется с задачей ввиду большого числа внешне похожих утолщений и незначительных отличий здоровых и раковых тканей.
Китайские ученые разработали нейронную сеть, в задачи которой входит поиск утолщений в легких в снимках КТ груди. В отличие от классических методов, здесь основной упор был сделан на внутренней структуре утолщений и на ИИ, который обобщает обнаруженные особенности. Вместо того чтобы обрабатывать снимки КТ слой за слоем, специалисты могут работать в трехмерной среде, состоящей только из вокселов (элементов объемного изображения).
Нейронная сеть легко интегрируется в CAD и тому подобные системы и без труда аккумулирует новые потоки данных с минимальным вмешательством человека. Новый метод выборки на основе геометрических и статистических данных позволяет лучше выделить участки, на которые стоит обратить особое внимание, и скрыть неоднозначные образования. А для сокращения числа ложно положительных результатов ученые использовали процесс обнаружения утолщений с использованием нескольких обученных нейронных сетей, пишет EurekAlert.
«Энергия термоядерного синтеза станет доступна к 2030 году»
Мнения
С ростом объема данных, которые приходится обрабатывать врачам-онкологам, растет роль компьютеров и нейронных сетей. По мнению сооснователя Sun Microsystems Винода Хослы, через 5 лет профессии врача-радиолога не станет, ее заменит искусственный интеллект.