Rusijos kūrėjai sukūrė neuroninį tinklą krūties vėžiui diagnozuoti

Rusijos kūrėjai iš Innopolio SEZ sukūrė sudėtingą „geometrinio“ neuroninio tinklo architektūrą

kelių projekcijų tyrimas vienu metuviena medicininė apžiūra, pavyzdžiui, mamografija, krūtinės ląstos rentgenograma ir kt. Jerevane vykusioje OpenTalks.AI konferencijoje mokslinių tyrimų rezultatus pranešimo metu pristatė bendrovės „Trečiosios nuomonės platforma“ dirbtinio intelekto skyriaus vadovas Jevgenijus Sidorovas. 

Kūrėjas teigė, kad naujasis metodas gali žymiai pagerinti krūties vėžio nustatymo iš mamografinių vaizdų kokybę. 

Naujovė slypi tuo pačiu metukelių vaizdų analizė, t.y. projekcijos, kurios kuo labiau priartina neuroninio tinklo veikimo modelį prie žmogaus ir padidina patologinių pokyčių aptikimo tikimybę. Remiantis paskelbtomis išvadomis, naujoji neuroninio tinklo architektūra, apmokyta apie didelį duomenų kiekį, padidina ROC kreivės rodiklį 3,5% (tai yra AI algoritmų vertinimo metodas medicinoje), padidindamas galutinį «tikslumą& #187; nuo 0,89 iki 0,92 (maks. = 1). 

„Pagrindinė šios problemos informacija yrageometrija“, – pristatydamas studiją sakė Jevgenijus Sidorovas. Pasak jo, siekiant padėti neuronų tinklui efektyviai panaudoti geometrinę informaciją, ji pridedama tiesiai prie neuroninio tinklo, o tai pagreitina mokymąsi ir reikalauja mažiau duomenų. 

Panašus metodas anksčiau buvo aprašytas jų mokslinėjePekino universiteto Duomenų tyrimų centro mokslininkų darbas. Tačiau jų pasiūlyta neuroninių tinklų architektūra pirmiausia rado objektus, t.y. patologijų požymius, o tada koreliavo juos tarp projekcijų. „Trečios nuomonės“ apdorojimo modelis koreliuoja projekcijas ir tik tada pereina prie objektų paieškos, kas tiksliau atkuria gydytojo darbo su vaizdais procesą ir daro įtaką programos efektyvumui. 

Rusijos tyrimų grupės vadovaspažymėjo, kad padidėjus duomenų imties skaičiui, neuroniniai tinklai, kurie modeliuoja gydytojo metodą „nuo ir iki“, pradeda mokytis daug sudėtingesnių priklausomybių nei neuroniniai tinklai, naudojantys papildomą informaciją ir „neuronų tinklų kaskada“, sprendžiantys papildomas užduotis atskirai. „Šie neuroniniai tinklai gali «mokytis» priklausomybių, kurių pats radiologas gali nematyti“, – sakė Jevgenijus Sidorovas.

Skaityti daugiau:

Pavadintas vitaminu, kuris apsaugo smegenis nuo demencijos

Išsamiausiame žemėlapyje pažiūrėkite, kaip Žemė pasikeitė per 100 milijonų metų

Paaiškėjo, kurie vyrai yra vaisingiausi: jų sperma yra 50% geresnė nei kitų