Dezvoltatorii ruși au creat o rețea neuronală pentru diagnosticarea cancerului de sân

Dezvoltatorii ruși de la Innopolis SEZ au creat o arhitectură de rețea neuronală „geometrică” complexă pentru

studiul simultan al mai multor proiecţiiun examen medical, de exemplu, mamografie, radiografie toracică și altele. Rezultatele cercetării științifice de la conferința OpenTalks.AI de la Erevan au fost prezentate în cadrul raportului de șeful departamentului de inteligență artificială al companiei Third Opinion Platform, Evgeniy Sidorov. 

Dezvoltatorul a declarat că noua metodă poate îmbunătăți semnificativ calitatea detectării cancerului de sân din imaginile mamografice. 

Inovația constă în posibilitatea simultanăanaliza mai multor imagini, de ex. proiecții, ceea ce aduce modelul de funcționare al rețelei neuronale cât mai aproape de cel uman și crește probabilitatea de a detecta modificări patologice. Conform constatărilor anunțate, noua arhitectură a rețelei neuronale, care oferă instruire pe o cantitate mare de date, crește indicatorul curbei ROC cu 3,5% (aceasta este o metodă de evaluare a algoritmilor AI în medicină), crescând „precizia” finală. #187; de la 0,89 la 0,92 (max. = 1). 

„Informația cheie în această problemă estegeometrie”, a spus Evgeniy Sidorov în timpul prezentării studiului. Potrivit acestuia, pentru a ajuta rețeaua neuronală să folosească în mod eficient informațiile geometrice, aceasta este adăugată direct rețelei neuronale, ceea ce accelerează antrenamentul și necesită mai puține date. 

O metodă similară a fost descrisă anterior în științificul lormunca de oameni de știință de la Centrul de Cercetare a Datelor al Universității din Peking. Cu toate acestea, arhitectura rețelei neuronale pe care au propus-o a găsit mai întâi obiecte, adică. semne de patologii, iar apoi le-au corelat între proiecții. Modelul de procesare „A treia opinie” corelează proiecțiile și abia apoi trece la căutarea obiectelor, care reproduce mai exact procesul unui medic care lucrează cu imagini și afectează eficiența programului. 

Șeful echipei de cercetare rusăa remarcat că, odată cu creșterea eșantionului de date, rețelele neuronale care „de la și către” modelează abordarea medicului încep să învețe dependențe mult mai complexe decât rețelele neuronale care folosesc informații suplimentare și o „cascade de rețele neuronale” care rezolvă subsarcinile separat. „Aceste rețele neuronale sunt capabile să „învețe”; dependențe pe care radiologul însuși poate să nu le vadă”, a spus Evgheni Sidorov. 

Citeste mai mult:

Denumită o vitamină care protejează creierul de demență

Vedeți cum s-a schimbat Pământul în 100 de milioane de ani pe cea mai detaliată hartă

S-a dovedit care bărbați sunt cei mai fertili: sperma lor este cu 50% mai bună decât restul