Плехановские учёные разрабатывают нейросеть для диагностики рака груди

Учёные Плехановского университета, сотрудники Центра перспективных исследований в искусственном интеллекте, разрабатывают систему анализа и распознавания злокачественных образований на маммографических снимках, в основе которой лежат принципы машинного обучения. Система позволит значительно повысить точность постановки диагноза и обнаруживать злокачественные новообразования на ранних стадиях. Исследование проводится совместно с коллегами из Московского клинического научного центра им. А.С. Логинова в рамках заключенного соглашения о сотрудничестве. 

Как отмечают исследователи, разработка призвана улучшить качество медицинской помощи. Система размечает маммографические снимки в соответствии с данными визуализации молочной железы (система BI-RADS). По итогам учёные получат структурированный набор данных (датасет) маммографических снимков с контрастированием, который будет использован для последующего обучения нейросети. 

«С коллегами из МКНЦ им. А.С. Логинова планируется проект, в основу которого лягут как последние наработки докторов в сфере маммологии, так и наши наработки в области искусственного интеллекта. В результате мы планируем разработать нейросетевое решение, которое позволит значительно снизить процент неправильного выявления диагнозов на самых ранних стадиях. Для разработки и обучения нейросети совместными усилиями создаётся уникальный датасет маммографических снимков, который поможет докторам быстро и удобно размечать данные», — отмечает директор Центра перспективных исследований в искусственном интеллекте РЭУ Сергей Ярушев. 

Сейчас Центр перспективных исследований в искусственном интеллекте также реализует несколько проектов по разработке нейросетевых систем по анализу и классификации текстовых данных, фото- и видеоизображений. Среди действующих партнёров Центра — Аналитический Центр при Правительстве Российской Федерации, ФИЦ «Информатика и управление» РАН, Национальный медико-хирургический Центр имени Н.И. Пирогова, совместно с которым разрабатывается методика автоматического анализа и оценки заболеваний сетчатки глаза.

С Национальным медико-хирургическим Центром имени Н.И. Пирогова предметом работы является разработка методов автоматического анализа и оценки оптических когерентных томограмм (ОКТ-снимки) сетчатки глаза для диагностики диабетического макулярного отёка и иных глазных заболеваний. Для этого создан уникальный датасет для задачи сегментации экземпляров 12 видов биомаркеров заболеваний сетчатки глаза по ОКТ-снимкам с помощью нейронных сетей глубокого обучения. К апрелю 2025 итогом сотрудничества станет созданный микросервис для автоматической классификации заболеваний по ОКТ-томограммам, автоматической сегментации и количественной оценки биомаркеров, содержащихся на томографических снимках.