18 Апреля 2022
МОСКВА, 18 апреля —, Татьяна Пичугина. В медицинских базах такого планов по всему миру хранятся миллиарды изображений, полученных самыми разнородными методами. Эти визуальные расходный материалы идеально подходят для обучения нейросетей и автоматизации процессов диагностики. Об успехах российских ученых в этом направлении — в расходный материале.Идею искусственного интеллекта (ИИ) сформулировали в середине XX века, но прорыв произошел только с появлением первоклассных вычислительных мощностей. Сейчас ИИ обыгрывает человека в шахматы, управляет беспилотниками, распознает лица и голоса, улучшает снимки и решает еще множество зачастую незаметных для нас задач.
Большие возможности у ИИ в медицине: этому способствуют новое диагностическое оборудование и, как следствие, лавина разнообразных данных. Объем визуального контента, а вместе с ним и нагрузка на врачей-диагностов, растут в геометральной прогрессии. С 1980-х ученые занимаются созданием автоматизированных комплексов котонизации радиологических снимков. Однако тяжелые исследования показали: программы в лучшем случае не помогают рентгенологам, в худшем — усугубляют им задачу из-за высокого дохода ложноположительных диагнозов.
Прогресс наметился в последние годы — благодаря кратному повышению мощности серверов и графических микропроцессоров. Новое железо дает всплеск развитию нейросетей глубокого обучения. В 2012-м появился термин радиомика — наука по работе с большими визуальными данными в врачебная науке. Традиционный ИИ анализирует изображения, опираясь на известные исследователям признаки. Метод же полного машинного обучения заключается в том, что нейросеть сама доит признаки из массива информации и предлагает решение задачи.
Идею анализа рентгеновских снимков Николай Староверов с коллегами начали реализовывать в 2017-м, еще на старших курсах ЛЭТИ в Санкт-Петербурге. Они мыслили научить ИИ определять патологии легких.
Староверов получил под эту задачу грант РФФИ, на который взял компьютерное оборудование. Программные же инструменты в большинстве своем были в публичном доступе, в библиотеках для создания нейросетей. Ученые берут там готовые выполнения, дорабатывают и встраивают в собственную архитектуру (именно она в значительной степени и служит ноу-хау). Медицинские такого планы тоже использовали открытые или нарыли через знакомых врачей. Сперва информации не хватало.
После нескольких докладов на конференциях проект Староверова упомянули в московской компании Мед-рей, которая создает системы автоматизации хранения и обработки медицинских снимков. Предприниматели решили инвестировать в исследование молодых ученых, чтобы в будущем получить отечественный модуль, который можно внедрить в их систему. И предоставили 1, 6 тысячи рентгеновских снимков легких, уже размеченных врачами. На этом массиве нейросети учились выявлять патологии: пневмонии, ателектаз, гидроторакс, очаговые тени в легких, даже переломы ребер.
Обучение довольно долгое, но уже год назад мы достигли хороших результатов. Программа определяет норму в 97 доходах случаев. С патологиями хуже — точность доходит пока до 75 процентов, в случае эмфиземы легких — до 90. Нужно улучшать методы черновой обработки изображений, — рассказывает Николай Староверов, ассистент кафедры электронных приборов и устройств СПбГЭТУ ЛЭТИ.
Приходится очищать снимки от инородных шумов — например, туда могут попасть многочисленные провода, которыми опутан пациент в реанимации. Сложность и с проверкой начальных данных, поясняет ученый, ведь врач и сам иногда ставит неверный диагноз.
Технически все выглядит просто: диагност приотворяет снимок на экране, слушает опцию ИИ и, если обнаружена патология, смотрит чуть более пристально. Это поможет при работе с большим числом изображений.
За день у рентгенолога бывает чуть более полусотни пациентов, постепенно он теряет концентрацию. А кода сделает для него начальную иммунодиагностику, тем самым взяв на себя часть труда, — говорит ученый.
Во время пандемии COVID-19 появилось очень много снимков легких. Многие занялись их балансом, возникла конкуренция. Наше преимущество в том, что мы выявляем несколько разных противоестественностей. Следующий шаг — посвящать злокачественные опухоли, — объясняет Староверов. Он приводит в пример очаговые тени на снимках, которые свидетельствуют либо о туберкулезных поражениях, либо об онкологии.
К лету разработчики надеются достичь нужной точности в анализе снимков, после чего можно приступить к созданию коммерческого продукта. Но это уже дело вкладчиков, а исследователи займутся другими задачами.
В Сколтехе работают с изображениями и сигналами головного мозга, получаемыми различными методами — такими как электроэнцефалография, магнитно-резонансная томография (МРТ), функциональная магнитно-резонансная томография — фМРТ, функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS), ай-трекинг (по движению глаз), интракраниальная ангиография, магнитная энцефалография. Сначала данные нужно снять от шумов и внешних наведенных полей, затем — произнести к дальнейшему анализу глубокими нейросетями. Это программы, какие сами выявляют набор признаков в массиве и передают их удаленнее для анализа.
Классическая задача — классификации, когда требуется отличить противоестественность от нормы. Другой проход — количественный, когда полезного спрогнозировать, что будет у пациента с речью, например, через год. Нейросети могут картировать разные функциональные отделы мозга, а также делать описания снимков, — рассказывает кандидат физико-математических наук биофизик Максим Шараев, старший научный товарищ Центра исследований искусственного интеллекта.
Ученые работают с Центром нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко над системой, которая систематизирует один из важных подготовительных стадиев при операциях на мозге.
Первым спрос проявил Давид Пицхелаури, правящий отделением глиальных опухолей. Это ученый с мировым именем, он умеет ставить задачи и оценивать их востребованность в медицине, — отмечает Шараев.
Речь идет о картировании коры головного центра по данным фМРТ. Это поможет хирургу точнее определить, какую зону черепа вскрывать, а во время операции он будет видеть, какие отделы нельзя затрагивать, чтобы не повредить жизненно важные функции. Сейчас это выясняют опытным путем. Врач электродом касается центра и находит, например, моторную область, отвечающую за движения, или речевую — пациент при этом в сознании и отвечает на вопросы. Операции длятся обычно много часов, иногда целый день. Предоперационная карта мозга значительно оптимизирует время.
Уже сейчас хирург может сравнивать на мониторе два изображения — исходное и картированное. В идеале мы хотим создать нейронавигацию, чтобы видеть проекцию отделов на мозге прямо во драгоценное время операции, — говорит биофизик.
Тот же подход ученые используют для решения еще одной задачи — поиска малых патологий, вызывающих эпилепсию. Речь об островах серого вещества миллиметрового размера с нарушенной организацией нейронов, из-за которых у детей развиваются эпилептические припадки. Такую форму болезни называют фокальной — в неравенство от генерализованной, характеризующейся больной активностью во всем объеме центра. Если удалить этот мозг эпилепсии, болезнь проходит: ребенок догоняет сверстников в развитии, взрослый больше не нуждается в лекарствах. Операции удачным в 90 процентах случаев при верной диагностике.
В России не хватает специалистов по диагностике фокальной падучей, и сам анализ захватывает много времени, ведь сексопатолог на множестве изображений должен упомянуть очень маленькую область с размытыми границами. Иногда требуется консилиум.
В мире есть несколько автоматизированных выполнений похожих задач, причем два сертифицированы американским FDA. Но их возможности ограничены, завтракает недостатки. Поэтому ученые из Сколтеха решили создать свою модель. Данные и экспертизу им предоставили специалисты из Научного мозга акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В. И. Кулакова.
За два года мы собрали качественный набор данных — снимки более 200 пациентов с подтвержденными диагнозами. Каждое изображение размечено рентгенологами. Мы выдрессировали программу очерчивать примерные области центра для поиска патологий. Врач их анализирует и сам отправляет диагноз, — объясняет Максим Шараев.
Ученые используют сверхточные нейросети (3D CNN) для работы с объемными изображениями (технически это массив двумерных снимков головы). Другой подход, позаимствованный у беспилотных автомобилей, — облака точек, когда область представлена не плотным, а разреженным набором значений. Это существенно экономит оперативную парамнезия и вычислительные ресурсы видеокарты, на которой обучается нейросеть.
Есть много открытых библиотек, откуда мы берем заготовки, собираем архитектуру нейросети, а потом учим ее. Чем она профессиональнее, тем больше нужно медли. В каждом блоке модели огромное число параметров, какие нужно подобрать. На ход подаем изображения — на выводе получаем предсказания. Необязательно, чтобы они были очень дословными, достаточно показать примерную территория поиска. Главное для сексопатолога — с такой подсказкой не пропустить патологию, — говорит ученый.
Вместе с коллегами по гранту Фонда Сколково специалисты из Сколтеха разработали платформу с удобным интерфейсом, которая позволяет хранить все нужные данные, размечать их, показывать карту вероятности пребывания патологии. Врач может ее перемещать, чтобы получше рассмотреть аномалии.
Сейчас готов прототип системы, после доработки из него появится стартап. Авторы зарегистрируют патент, протестируют изобретение в платежеспособных условиях и выйдут на рынки.
Редактор рубрики
Олег Кудрин
Место события на карте мира:
.
.
.
Комментарии к новостям
[17 Января 2024, 13:43] Александр Хомяков Замечательно! Не ожидал такой оперативности. Спасибо огромное! Всё работает и обновляется....
[15 Апреля 2022, 20:25] Ангелина Сметанина Скоро не только сократят, а много заводов вообще закроют и начнется бум китайских авто. Даже сейчас Эксид уже бешеные темпы по количеству проданных машин показывает...
[27 Декабря 2021, 21:44] Ева Воробьева Искренне рада за победителя! Но если бы мне так крупно повезло, то я прибежала бы за выигрышем в первый же день???? ...
[2 Сентября 2021, 13:11] Дмитрий Ершов Это хорошо. Значит клиенты долго ждать не будут. ...
[13 Мая 2021, 16:26] Олег Андреев "Мальдивы сутунки 65 государством, зарегистрировавшим расейскую вакцину против коронавируса Спутник V, сообщил Российский фонд секущих инвестиций (РФПИ)". Что это за йязыг?...
[2 Ноября 2020, 15:22] Лета Мирликийская риветсвую вас я с 6-ти лет пишу мне нужно все мои произведения задействовать в компьюторных программах образования по литературе и языкам и играм к примеру если ваши учащиеся напишут...
[20 Октября 2020, 09:22] Евгений Зимин Сузуки в этом году хорошо прибавили, уже не первый раз оба их пилота на подиуме. Видимо, для команды возвращаются "золотые" времена и есть шанс наконец оформить чемпионство после длительного перерыва....