В пресс-службе МГУ имени М. В. Ломоносова сообщили, что ученые Центра искусственного интеллекта вуза разработали новый метод автоматического анализа компьютерной томографии. Она способен выявлять патологические изменения без использования заранее размеченных медицинских изображений, пишет ТАСС.
В основе подхода лежит поиск аномалий. Самообучающаяся система Screener определяет участки снимков, которые статистически отличаются от нормальных тканей. Для обучения модели использовали более 30 тыс. неразмеченных КТ-исследований, что позволило отказаться от подготовки наборов данных с заранее отмеченными заболеваниями.
Разработку проверили на четырех крупных медицинских наборах данных с признаками рака легких, пневмонии, опухолей печени и почек. По данным университета, метод показал более высокую точность по сравнению с существующими решениями для сегментации аномалий на КТ. В МГУ считают, что технология может применяться для предварительного анализа медицинских изображений и создания более универсальных систем ИИ для диагностики.
Источник: www.ferra.ru