МОСКВА, 5 августа. /ТАСС/. Исследователи Казанского федерального университета (КФУ) разработали первый в мире способ с применением нейросетей, который позволяет восстанавливать потерянные на медицинских снимках участки и способен выявлять до половины невидимых случаев онкологических заболеваний за годы до постановки диагноза. Об этом сообщила ТАСС в пятницу пресс-служба федеральной программы "Приоритет 2030".
Маммография считается одним из распространенных и эффективных методов диагностики рака молочной железы (РМЖ). Однако сложность выявления этого вида рака в том, что опухоль может иметь размеры всего несколько миллиметров либо располагаться на плотном фоне, поэтому врач может ее пропустить. Кроме того, даже небольшая неисправность оборудования может привести к неверному диагнозу.
"В КФУ разработали уникальный в мировом масштабе алгоритм для обработки и анализа медицинских изображений, который позволяет восстанавливать потерянные на снимке участки. Для повышения эффективности анализа маммограмм также была разработана система компьютерной диагностики, которая обеспечивает возможность выявления плохо видимых изменений. Из более 600 случаев было показано, что данная система обеспечивает выявление 90% случаев РМЖ, в том числе 48% невидимых и 87% плохо видимых случаев, в среднем за два года до фактической постановки диагноза", - говорится в сообщении.
Как отмечают авторы исследования, работа алгоритма, который сочетает применение нейронной сети и математических подходов, состоит из трех этапов. На первом происходит обнаружение дефектов изображения, на втором - улучшение той части, на которой нет дефекта. И далее с помощью различных методов, в том числе нейронной сети, происходит восстановление области дефекта.
"Нейросеть "проводит" анализ маммограммы, находит изъяны. Таким образом, медику "подсказывают" о возможности онкологического заболевания, опухолях. Так мы делаем проверку, не потеряли ли мы значимое что-то, улучшив качество снимков при помощи разработанного алгоритма. Нам удалось сохранить текстуры изображений, что важно для медиков", - сказал руководитель научно-исследовательской лаборатории "Высокопроизводительные вычисления, медицинская кибернетика и машинное зрение" Института вычислительной математики и информационных технологий КФУ Дмитрий Тумаков, слова которого приводятся в сообщении.
Исследование выполнено по проекту КФУ "Метаплатформенные решения ИТ, ИИ и киберфизических систем" в рамках программы Минобрнауки России "Приоритет 2030", которая входит в нацпроект "Наука и университеты". Результаты работы опубликованы в Journal of Imaging.