В России разработали веб-приложение для выявления опухолей головного мозга

Это приложение способно анализировать МРТ-снимки мозга с высокой точностью и обнаруживать опухоли головного мозга. Согласно данным пресс-службы университета, показатель точности составляет 97,1%.

"Инновационное веб-приложение, созданное молодыми учеными Первого МГМУ имени И.М. Сеченова, способно автоматически выявлять новообразования головного мозга на МРТ-снимках с применением методов компьютерного зрения. Оно не только определяет наличие опухоли, но и точно определяет ее местоположение и классификацию. Целью разработки веб-приложения является увеличение точности диагностирования опухолей головного мозга на ранних этапах и снижение нагрузки на рентгенологию", - сообщили в пресс-службе университета.

В сфере медицинских технологий, особенно в области автоматического выявления опухолей на снимках МРТ, наблюдается ограниченный доступ к современным ИИ-решениям. Иван Симонович, автор проекта и выпускник магистратуры "Интеллектуальные информационные технологии в медицине" Сеченовского Университета, подчеркнул, что существующие бесплатные системы ограничены в функционале, не обеспечивая точного определения местоположения опухоли.

Существующие бесплатные ИИ-решения для автоматического выявления опухолей на снимках МРТ, по словам Ивана Симоновича, часто ограничиваются лишь обнаружением новообразования, не предоставляя информацию о его точном расположении. Он также отметил, что современные комплексные системы в этой области чаще всего являются коммерческими, используют закрытые нейросетевые архитектуры и приватные базы данных.

Кроме того, Иван Симонович подчеркнул, что многие существующие решения разработаны за рубежом, что затрудняет доступ к ним в России. В связи с этим возникает необходимость в разработке более доступных и современных ИИ-систем для выявления опухолей на медицинских изображениях.

В Сеченовском Университете было разработано веб-приложение с открытым исходным кодом, доступным на GitHub. Этот веб-сервис предназначен для хостинга IT-проектов и совместной работы над ними. В рамках проекта была проведена обучающая работа с одной из самых современных открытых моделей YOLO v11. Для обучения нейросетевой модели использовалось более 5 тысяч стандартизированных изображений, собранных из различных открытых дата-сетов.

Особое внимание уделено применению актуальных техник аугментации данных и проведению серии экспериментов. Благодаря этому удалось достичь высокого показателя точности детекции опухолей, который составил 97,1%. Вуз подчеркнул, что результаты работы над проектом отражают не только высокий уровень компетенции и профессионализма команды разработчиков, но и значительный потенциал применения подобных технологий в медицине и других областях.

Новое предложение в начале: В сфере медицинской диагностики появляются все более инновационные решения, одним из которых стало веб-приложение, способное определять тип опухоли и предполагаемый характер новообразования.

Текст:

Автор проекта пояснил, что веб-приложение не только находит опухоль и определяет место ее локализации, но и классифицирует новообразование, то есть делает предположительный вывод о его характере. Так, модель может распознать, что обнаруженное образование – это, например, глиома, менингиома или аденома гипофиза.

Новое предложение в середине: Это инновационное решение открывает новые возможности для диагностики опухолей и помогает врачам принимать более обоснованные решения в лечении пациентов.

Текст:

"На сегодняшний день уже создан прототип веб-приложения и разработано серверное приложение с веб-интерфейсом для демонстрации работы обученной модели в режиме реального времени. По словам автора проекта, в планах на будущее – повышение точности модели, добавление новых источников данных из российских рентгенологических лабораторий, доработка серверного приложения для удобства врачей и публикация научной статьи", - рассказали в пресс-службе.

Новое предложение в конце: Эти шаги позволят улучшить качество диагностики и обеспечат медицинскому сообществу доступ к новым инструментам для борьбы с опухолями.

Развивая идею дальше, стоит отметить, что в долгосрочной перспективе возможно также обучить модель распознавать не только опухоли, но и другие заболевания головного мозга на МРТ-снимках. Важно отметить, что расширение функционала приложения позволит значительно улучшить диагностику и скорость обнаружения различных патологий, что в свою очередь повысит эффективность лечения и спасет множество жизней.

Источник и фото - ria.ru