Российские исследователи разработали совместно с коллегами из Объединенных Арабских Эмиратов новый метод нейросетевого анализа снимков МРТ, который позволяет нейросетям "видеть" биологические признаки, связанные с развитием эпилепсии и рассеянного склероза. Новый подход на 2-8% улучшил выявление и той, и другой болезни, сообщила пресс-служба "Сколтеха" (входит в группу ВЭБ.РФ).
"Поиск малых и атипичных патологий на МРТ - критически важная задача, ведь их пропуск может стоить пациенту правильного лечения. Оригинальность нашего подхода заключается в том, что нейросеть в процессе выявления патологии начинает опираться на биомедицинские признаки, подобно врачу. В итоге она становится интерпретируемой и более пригодной для реальной диагностики", - пояснил старший преподаватель "Сколтеха" Максим Шараев, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как отмечают Шараев и его коллеги, алгоритмы машинного зрения уже сейчас активно используются для обработки рентгеновских снимков и данных с магнитно-резонансных томографов. Во многих случаях они помогают врачам выявлять очаги эпилепсии, которые в прошлом оставались незаметными для врачей, однако системы ИИ плохо "видят" эти структуры, если они не похожи на стандартные появления болезни.
Для решения этой проблемы российские ученые и их коллеги из ОАЭ разработали новый подход для организации работы систем машинного зрения, в рамках которого нейросеть не просто анализирует набор пикселей на картинке, а обращает внимание на медицинские признаки, известные по врачебной практике. В прошлом, системы ИИ просто сегментировали снимки МРТ и пытались выявить знакомые им патологические структуры, однако в рамках нового подхода нейросеть также классифицирует эти участки с учетом того, в каких областях мозга они находятся.