Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» обучили нейросеть выявлять по рентгеновским снимкам патологии легких при COVID-19. Система позволяет врачу быстрее и точнее ставить диагноз пациентам с подозрением на коронавирус в условиях высокой загруженности медицинских учреждений во время пандемии.
Выявление ковида требует использования различных технологий, потому что внешние симптомы (кашель, температура, слабость и проч.) проявляются также при других заболеваниях и не позволяют однозначно диагностировать COVID-19. Поскольку вирус распространяется в легких, для обнаружения и определения тяжести заболевания активно применяются методы КТ-диагностики и рентгенография грудной клетки.
«Сегодня в нашей стране нагрузка на медицинскую систему (КТ, рентген) по выявлению коронавируса в легких пациентов огромна. Врачи вынуждены каждый день изучать значительное количество снимков. Из-за этого могут снизиться концентрация и внимание, а значит, возрастает вероятность ошибки. Мы разработали специальную программу, которая помогает врачу в первую очередь обратить свое внимание на снимки с патологией и тем самым упростить задачу при постановке диагноза», — рассказывает ассистент кафедры электронных приборов и устройств СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Николай Староверов.
Разработка велась совместно со специалистами Городской Мариинской больницы Петербурга. Медики предоставили исследователям «ЛЭТИ» 1,6 тысячи рентгеновских снимков — это анонимные данные пациентов, которые проходили диагностику для выявления коронавируса. Чтобы обучить нейросеть, исследователи классифицировали собранные данные по трем различным категориям поражения легких: ателектаз, эмфизема мягких тканей и пневмония, которая проявляется при COVID-19.
«Нейросеть мгновенно распознает, что на снимке: патология или норма. По результатам испытаний ее точность составляет около 98%. Мы надеемся, что в дальнейшем наша программа может быть внедрена в больницах для быстрой и точной диаг-ностики COVID-19», — добавляет Николай Староверов.
В будущем ученые планируют увеличить набор собранных данных для повышения точности нейросети.
Павел ПРОЦЮК
Нет комментариев