Учёные из Санкт-Петербурга создали интеллектуальную систему диагностики опухолей в лёгких

Учёные Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого совместно с врачами Санкт-Петербургского клинического научно-практического центра специализированных видов медицинской помощи (онкологического) разработали интеллектуальную систему диагностики опухолей в лёгких. Программное обеспечение, которое можно установить на любом компьютере, за 20 секунд анализирует компьютерную томографию лёгких пациентов и выдаёт заключение в виде наглядно выделенной патологии. Разработчики назвали систему Doctor AIzimov (от фамилии писателя Айзека Азимова и аббревиатуры AI — artificial intelligence, искусственный интеллект).

В конце 2018 года были проведены закрытые испытания интеллектуальной системы. Она проанализировала анонимизированные снимки компьютерной томографии 60 новых пациентов онкоцентра. По оценкам врачей, испытания прошли успешно, так как система обнаружила в лёгких очаговые образования даже очень малых размеров (2 мм). «Изначально мы настраивали алгоритм на поиск очагов от 6 миллиметров, так как этой тактики придерживаются и сами врачи. Но система настолько обучена, что сама находит новообразования ещё меньшего размера», — пояснил Лев Уткин, руководитель проекта, заведующий Научно-исследовательской лабораторией нейросетевых технологий и искусственного интеллекта.

Проект мультидисциплинарной группы специалистов получил поддержку Российского научного фонда, а технология определения опухоли с помощью метода хорд получила патент за рекордные 3 месяца.

Метод хорд заключается в том, что на снимке компьютерной томографии на поверхность опухоли случайным образом помещаются точки, которые потом соединяются отрезками — хордами. Гистограмма длин этих отрезков отражает форму и структуру опухоли. Так учёные исследуют новообразование изнутри, но не менее важно, что окружает его снаружи. Для этого опухоль условно помещается в куб, а от его граней к поверхности новообразования проводятся перпендикуляры. Таким образом, вместо графически сложного и объёмного снимка компьютерной томографии (его размер может достигать 1 Гб), опухоль представляется в виде компактных и простых гистограмм, которые и анализирует Doctor AIzimov.

Прежде чем система начала работать, необходимо было научить её определять новообразования и отличать злокачественные опухоли от доброкачественных. «На компьютерной томографии можно увидеть множество объектов, и главная задача — научить систему распознавать, что представляет собой каждый из них. Приближая процесс обучения системы к логике врача и используя клинико-рентгенологическую классификацию, мы пытаемся научить систему не только выявлять новообразования, но и отличать другие заболевания, похожие на рак», — комментирует заведующая отделением лучевой диагностики Анна МЕЛДО. Система прошла обучение примерно на 1000 снимков компьютерной томографии из баз данных LUNA 16 и LIDC. Сотрудники лаборатории создают и собственную базу данных LIRA — Lung Intelligence Resource Annotated, на данный момент она содержит снимки около 250 пациентов. К середине 2019 года база должна увеличиться в четыре раза.

С каждым новым снимком система сама себя совершенствует. В этом ей помогает суперкомпьютерный центр «Политехнический». Планируется, что снимки пациента по внутренней сети будут отправляться в суперкомпьютерный центр, где их обработка займёт уже не 20, а две секунды, после чего врач получит размеченное изображение и будет работать уже с ним, а не с объёмной компьютерной томографией — это сокращает время анализа.

После закрытого тестирования планируется открытое испытание системы, затем она будет внедряться в онкоцентре.

Источник: 22century.ru

Добавить комментарий