В Московском техническом университете связи и информатики (МТУСИ) разработали метод глубокого обучения, позволяющий сегментировать сосуды глаза, который значительно упрощает специалистам работу в области диагностирования болезней на ранних этапах развития, так как кровеносные сосуды сетчатки связаны со многими заболеваниями, такими как: сахарный диабет, образование тромбов (окклюзия сосудов), гипертония, инсульт и др.
Для использования методов машинного и глубокого обучения была отобрана нейросетевая модель U-Net, способная улавливать максимальное количество закономерностей на больших массивах данных, которые, в свою очередь, достаточно быстро можно совместить с имеющимися данными под необходимую задачу.
U-Net показывает хорошее качество благодаря реализации skip connection, что позволяет сохранить часть пространственной информации при сжатии изображения энкодером. Все это способствует получению лучших результатов при наименьших временных и ресурсных затратах.
— Этот метод можно широко использовать в качестве интеллектуального ассистента офтальмологов и различным другим медицинским работникам для дальнейшей классификации болезней, — отметила научный руководитель разработки кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Теория вероятностей и прикладная математика» МТУСИ Ирина Синева.
По словам разработчика модели студента 1-го курса магистратуры МТУСИ Даниила Матвеева, для повышения показателей методов глубокого обучения ведутся работы с привлечением дополнительных специалистов, чтобы избавиться от неопределенности в данных и уточнения результатов.
В идеале можно будет значительно улучшить качество обнаружения капилляров глаза, тем самым упростив задачу.
Сегодня внедрение решений на основе нейросетей в медучреждениях в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» становится дополнительным стимулом для фундаментальных исследований ученых из МТУСИ. Так, разработкой метода глубокого обучения для сегментации капилляров глаза заинтересовалась компания «Технологии доверия». Ожидается дополнительное финансирование разработки, что позволит усовершенствовать ее преимущества.
Андрей ЛЕЙКО
Нет комментариев