Сеченовский Университет обучил нейросеть детектировать опухоли головного мозга на МРТ-снимках
Ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова разработали веб-приложение для автоматического выявления новообразований головного мозга на МРТ-снимках с помощью методов компьютерного зрения. Программа не только обнаруживает опухоль, но и определяет ее точную локализацию и классифицирует новообразование. Веб-приложение направлено на повышение точности диагностирования опухолей головного мозга на ранних стадиях и снижение нагрузки в рентгенологии.
"Существующие на сегодняшний день бесплатные ИИ-решения для автоматического выявления опухолей на снимках МРТ ограничиваются в основном только обнаружением новообразования без определения его местонахождения, или используют устаревшие модели. А современные комплексные системы (Aidoc, Mediaire mdbrain, NeuroQuant Brain Tumor и другие), как правило, коммерческие и используют закрытые нейросетевые архитектуры и приватные базы данных. Кроме того, эти решения разработаны за рубежом и доступ к ним в России затруднен", - рассказал автор проекта, выпускник магистратуры "Интеллектуальные информационные технологии в медицине" Передовой инженерной школы Сеченовского Университета Иван Симонович.
Созданное в Сеченовском Университете веб-приложение имеет открытый код, выложенный на GitHub – веб-сервис для хостинга ИТ-проектов и их совместной разработки. В процессе разработки была обучена одна из самых современных открытых моделей YOLO v11. Для обучения нейросетевой модели использовали более 5 тысяч стандартизированных изображений, собранных из открытых дата-сетов. Благодаря применению актуальных техник аугментации и проведенной серии экспериментов удалось достигнуть показателя точности детекции опухолей 97,1%.
"Веб-приложение не только находит опухоль и определяет место ее локализации, но и классифицирует новообразование, то есть делает предположительный вывод о его характере. Модель определяет, что обнаруженное образование – это, например, глиома, менингиома или аденома гипофиза", - отметил Иван Симонович.
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. В перспективе также планируется расширить функционал приложения – обучить модель находить на МРТ-снимках не только опухоли, но и другие патологии головного мозга.
"ИИ-решение для автоматической детекции опухолей головного мозга в перспективе может помочь повысить точность и скорость первичной диагностики этих патологий, а также снизить нагрузку на врачей-рентгенологов и избежать человеческого фактора в процессе интерпретации снимков. Проект уже готов к апробации в клиниках университета. Отрадно, что выпускники наших программ магистратуры и бакалавриата демонстрируют высокий уровень знаний и умений и обладают всеми компетенциями для создания новых продуктов для практического здравоохранения", - отметил научный руководитель проекта, директор Центра цифровой медицины Сеченовского Университета Георгий Лебедев.
