Российские ученые научили нейросеть выявлять рак на ранней стадии

Алгоритм для обработки и анализа медицинских изображений, позволяющий восстанавливать невидные на снимке участки, разработали в Казанском федеральном университете (КФУ). Методику ученых уже активно используют врачи Университетской клиники, сообщили в Минобрнауки.

Для повышения эффективности анализа маммограмм была разработана система компьютерной диагностики, которая помогает обнаружить плохо видимые изменения. При исследовании более 600 случаев было показано, что данная система обеспечивает выявление 90% случаев рака молочной железы, в том числе 48% невидимых и 87% плохо видимых случаев. Опухоль удалось выявить в среднем за два года до обычной постановки диагноза.

Даже небольшие дефекты на медицинских изображениях могут привести к ложным диагнозам врачей. Это особенно важно, когда искажение происходит из-за мелких неисправностей в оборудовании.

Маммография — наиболее эффективное и весьма распространенное исследование, предназначенное для раннего выявления рака молочной железы. Однако ранние признаки заболевания могут иметь весьма малые размеры (несколько миллиметров) либо располагаться на плотном фоне, что значительно затрудняет их выявление и приводит к несвоевременной диагностике.

Алгоритм состоит из трех этапов. Первый — это выявление дефектов. Второй предполагает улучшение и выравнивание контрастов различных частей изображения вне дефекта. На третьем происходит восстановление области дефекта с помощью комбинации интерполяции и искусственной нейронной сети. Маммограмма, полученная как результат применения алгоритма, отличается значительно лучшим качеством и не содержит искажений. ображением, полученным по предложенному алгоритму.

Исследование опубликовано в Journal of Imaging.

«Рак груди помог мне начать новую жизнь». Личный опыт

Рак груди. Факторы риска, лечение и профилактика. Экспертное мнение