מפתחים רוסים יצרו רשת עצבית לאבחון סרטן השד

מפתחים רוסים מ-Innopolis SEZ יצרו ארכיטקטורת רשת עצבית "גיאומטרית" מורכבת עבור

לימוד סימולטני של מספר תחזיותבדיקה רפואית אחת, למשל, ממוגרפיה, צילום חזה ואחרות. תוצאות המחקר המדעי בכנס OpenTalks.AI בירוואן הוצגו במהלך הדו"ח של ראש מחלקת הבינה המלאכותית של חברת Third Opinion Platform, Evgeniy Sidorov. 

המפתח ציין כי השיטה החדשה יכולה לשפר משמעותית את איכות גילוי סרטן השד מתמונות ממוגרפיות. 

החידוש טמון באפשרות של סימולטניניתוח של מספר תמונות, כלומר. תחזיות, המביאות את מודל הפעולה של הרשת העצבית קרוב ככל האפשר לזו האנושית ומגדילה את הסבירות לגילוי שינויים פתולוגיים. על פי הממצאים שהוכרזו, ארכיטקטורת הרשת העצבית החדשה, שסיפקה הכשרה על כמות גדולה של נתונים, מגדילה את מחוון עקומת ה-ROC ב-3.5% (זו שיטה להערכת אלגוריתמי AI ברפואה), ומגדילה את «דיוק" #187; מ-0.89 ל-0.92 (מקסימום = 1). 

"המידע המרכזי בבעיה זו הואגיאומטריה", אמר יבגני סידורוב במהלך הצגת המחקר. לדבריו, כדי לסייע לרשת העצבית להשתמש ביעילות במידע גיאומטרי, הוא מתווסף ישירות לרשת העצבית, מה שמאיץ את האימון ודורש פחות נתונים. 

שיטה דומה תוארה בעבר במחקר המדעי שלהםעבודה של מדענים מהמרכז לחקר הנתונים של אוניברסיטת פקין. עם זאת, ארכיטקטורת הרשת העצבית שהציעו מצאה לראשונה אובייקטים, כלומר. סימנים של פתולוגיות, ולאחר מכן מתאם אותם בין תחזיות. מודל העיבוד של "דעה שלישית" מתאם תחזיות ורק אז ממשיך לחיפוש אובייקטים, מה שמשחזר בצורה מדויקת יותר את התהליך של רופא שעובד עם תמונות ומשפיע על יעילות התוכנית. 

ראש צוות המחקר הרוסיציין כי עם הגדלת מדגם הנתונים, רשתות עצביות ש"מ-ואלה" מדגימות את גישת הרופא מתחילות ללמוד תלות מורכבת הרבה יותר מרשתות עצביות המשתמשות במידע נוסף ו"מפל של רשתות עצביות" הפותרות תת-משימות בנפרד. "רשתות עצביות אלו מסוגלות «למידה» תלות שאולי הרדיולוג עצמו לא יראה", אמר יבגני סידורוב. 

קרא עוד:

נקרא ויטמין המגן על המוח מפני דמנציה

ראה כיצד כדור הארץ השתנה במשך 100 מיליון שנים במפה המפורטת ביותר

התברר אילו גברים הם הפוריים ביותר: הזרע שלהם טוב ב-50% מהשאר