Ruski programeri stvorili su neuronsku mrežu za dijagnosticiranje raka dojke

Ruski programeri iz Innopolis SEZ stvorili su složenu "geometrijsku" arhitekturu neuronske mreže za

simultano proučavanje nekoliko projekcijajedan liječnički pregled, na primjer, mamografija, rendgensko snimanje prsnog koša i drugi. Rezultate znanstvenog istraživanja na konferenciji OpenTalks.AI u Erevanu tijekom referata predstavio je voditelj odjela za umjetnu inteligenciju tvrtke Third Opinion Platform Evgenij Sidorov. 

Programer je izjavio da nova metoda može značajno poboljšati kvalitetu otkrivanja raka dojke iz mamografskih slika. 

Inovacija je u mogućnosti simultanoganalizu više slika, tj. projekcije, čime se model rada neuronske mreže maksimalno približava ljudskom i povećava vjerojatnost otkrivanja patoloških promjena. Prema najavljenim nalazima, nova arhitektura neuronske mreže, koja omogućuje obuku na velikoj količini podataka, povećava pokazatelj ROC krivulje za 3,5% (ovo je metoda za procjenu AI algoritama u medicini), povećavajući konačnu «točnost& #187; od 0,89 do 0,92 (maks. = 1). 

“Ključna informacija u ovom problemu jegeometrije”, rekao je Evgeniy Sidorov tijekom predstavljanja studije. Prema njegovim riječima, kako bi neuronska mreža učinkovito koristila geometrijske informacije, one se dodaju izravno u neuronsku mrežu, što ubrzava obuku i zahtijeva manje podataka. 

Slična metoda prethodno je opisana u njihovim znanstvenimrad znanstvenika iz Centra za istraživanje podataka Sveučilišta u Pekingu. Međutim, arhitektura neuronske mreže koju su predložili prvi pronađeni objekti, tj. znakove patologija, a zatim ih povezivao između projekcija. Model obrade “Treće mišljenje” povezuje projekcije u korelaciju i tek potom prelazi na traženje objekata, što točnije reproducira proces liječnika koji radi sa slikama i utječe na učinkovitost programa. 

Voditelj ruskog istraživačkog timaprimijetio je da s povećanjem uzorka podataka, neuronske mreže koje "od i do" modeliraju pristup liječnika počinju učiti puno složenije ovisnosti od neuronskih mreža koje koriste dodatne informacije i "kaskade neuronskih mreža" koje odvojeno rješavaju podzadatke. “Ove neuronske mreže sposobne su «učiti» ovisnosti koje sam radiolog možda ne vidi”, rekao je Evgeniy Sidorov. 

Čitaj više:

Nazvan vitaminom koji štiti mozak od demencije

Pogledajte kako se Zemlja mijenjala tijekom 100 milijuna godina na najdetaljnijoj karti

Pokazalo se koji su muškarci najplodniji: njihova sperma je 50% bolja od ostalih