Нейросеть научили искать сужения в артериях
| Ученые и разработали нейросеть, которая может определять на диагностических снимках опасные сужения в артериях почти безошибочно. Благодаря этой нейросети кардиологи смогут быстро выявлять патологические изменения у пациентов с ишемической болезнью сердца, пишет пресс-служба научного фонда. "Архитектура нейросети и использованные методы машинного обучения позволили добиться 95% точности при работе в реальном времени. В дальнейшем мы планируем разработать программу, которая будет направлять действия хирургов во время имплантации биопротеза клапана аорты", – рассказал один из разработчиков, заведующий лабораторией НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (Кемерово) Евгений Овчаренко. За последние годы ученые значительно продвинулись в разработке систем искусственного интеллекта и создали нейросети, которые могут выполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" творчески, создавая новые образцы искусства и технологий. Это стало возможным благодаря как развитию вычислительных систем, так и появлению новых математических принципов, которые описывают устройство и работу систем машинного обучения. Например, недавно математики из США создали искусственный интеллект, который может распознавать следы меланомы. В этом отношении он превосходит многих профессионалов. Также появились нейросети, которые могут рисовать картины и "раскрашивать" видеоролики в стиле Ван Гога или Кандинского, а также побеждать человека в го и компьютерных играх – Starcraft и Quake III Arena. Овчаренко и его коллеги приспособили искусственный интеллект для решения еще одной важной медицинской задачи – поиска повреждений в кровеносных сосудах пациентов-сердечников, в том числе опасных сужений артерий, питающих сердце. Как правило, врачи фиксируют подобные аномалии с помощью ангиографии. В ходе этого метода медики вводят в кровь обследуемого специальное вещество, которое увеличивает контрастность рентгеновских снимков. Благодаря этому можно получить снимки самых крупных сосудов. Ангиография работает очень эффективно, однако даже с ее помощью врачи находят все сужения сосудов далеко не всегда. Чтобы решить эту проблему, Овчаренко и его коллеги создали несколько многоуровневых нейросетей и обучили их на наборе из 8 тыс. снимков, полученных при диагностике 100 пациентов кемеровского НИИ. Тестирование показало, что самый удачный вариант нейросети за одну секунду анализирует три снимка. Его точность при этом достигает 95%. Некоторые другие системы ИИ работали еще быстрее, но в точности уступали новой разработке. Исследователи надеются, что их разработка уже в ближайшее время найдет свое место при проведении кардиологических исследований и обследований. |
Комментарии (0) | |