Южноуральские ученые научили нейросеть выявлять опухоли мозга

Новую модель классификации снимков МРТ предложили ученые ЮУрГУ в соавторстве с зарубежными коллегами.

Модель основывается на технологии глубокого обучения нейронной сети, которая позволяет вычислить злокачественные опухоли глиобластомы более оперативно. Как сообщает «Южноуральская панорама», над этим проектом работала команда ученых из ЮУрГУ и университетов Индии.

«Классификация будет вестись в три этапа. На начальной стадии -предварительная обработка информации, выявление онкологических признаков из изображения, его векторизация, масштабирующая МРТ-снимки для обработки без потери качества. Второй этап – уменьшение их размеров для более точной классификации изображений. А на третьем этапе подключатся так называемые нейромашины Больцмана, формирующие глубокую сеть доверия. Это особый вид многослойных нейронных сетей, которые могут самообучаться без «учителя», – пояснил «Южноуральской панораме» Кумар Сэчин, старший научный сотрудник кафедры «Системное программирование» ЮУрГУ.

По словам ученого, нейронные сети помогают врачам диагностировать самые различные заболевания – от переломов до кровоизлияния. Точность распознавания – более 90%.

Михаил Цымблер, кандидат физико-математических наук, доцент уточнил, что МРТ позволяет получать высококонтрастные снимки головного мозга, но для постановки диагноза нужны специалисты высокого класса, а их не всегда хватает. Нейронные сети сделают это быстрее и точнее.