Несекретные материалы

13 408 подписчиков

Свежие комментарии

  • Василий Коликов
    Зачем слушать выступления лжеца и манипулятора, желающего любой ценой удержать в руках ускользающую, как золотая рыбк...Россия не будет п...
  • абрам вербин
    После того, как был предложен вариант жёсткой и чёткой подотчётности начальников и чиновников нормальным людям и, бл...Удар Белоусова по...
  • Стар Перцев
    Не синди. Послушай выступление Лукашенко целиков. А не вырванные из контекста фразы.Россия не будет п...

Российские ученые создали систему компьютерного зрения, диагностирующую рак

Российские ученые создали систему компьютерного зрения, диагностирующую рак

Российские ученые создали систему компьютерного зрения, диагностирующую рак

Математики из МГУ и их коллеги из Великобритании, Испании и Германии разработали новую систему компьютерного зрения, способную распознавать характерные черты 28 типов раковых клеток и выделять опухоли на фотографиях органов и срезов тканей. Об этом во вторник сообщила пресс-служба МГУ имени М. В. Ломоносова со ссылкой на статью в журнале Nature Cancer.

"Предложенный нами метод показывает потенциал использования компьютерного зрения наряду с молекулярным профилированием. Экспертная оценка патолога-человека все еще является стандартом для постановки окончательного диагноза, однако компьютеры уже сейчас способны помогать в решении этих задач", - заявил Мориц Герштунг, ведущий специалист Европейского института биоинформатики в Кембридже (Великобритания), чьи слова приводит пресс-служба вуза.

В последние годы благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров у ученых появилась возможность собирать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта, способные исполнять нетривиальные задачи и даже мыслить креативно, создавая новые образцы искусства и технологий.

К примеру, недавно ученые создали системы ИИ, способные распознавать следы меланомы, рака кожи, и превосходящие в этом отношении ведущих экспертов-онкологов, а также проводить аналогичную диагностику рака груди и ряда других болезней.
Российские ученые и их европейские коллеги создали еще одну подобную нейросеть, способную играть роль помощника гистопатолога, изучающего фотографии тканей тела человека и срезов опухолей.

Нейросетевой помощник гистопатолога

Герштунг и его коллеги, в том числе студент МГУ Артем Шматко, предположили, что существующие нейросетевые подходы, применяемые для создания различных автомобильных и авиационных систем компьютерного зрения, можно использовать не только для распознавания препятствий и классификации различных объектов природы, но и для того, чтобы отличать здоровую ткань от опухолей.

Руководствуясь этой идеей, ученые обработали фотографии 17 тысяч срезов опухолей и здоровых тканей, полученных профессиональными гистопатологами и опубликованных в базе данных The Cancer Genome Atlas (TCGA), разбив их на небольшие фрагменты размером 512 на 512 пикселей. Эти кусочки фотографий они использовали для обучения уже существующей нейросети Inception-V4, выделившей на них свыше 1,5 тысячи параметров, влияющих на принадлежность каждого снимка к здоровым или больным тканям.

Как оказалось, данная система хорошо справлялась с задачей распознавания опухолей, в некоторых случаях превосходя по точности традиционные методы гистопатологии. К примеру, классические методы крайне плохо работают с твердыми опухолями, возникшими в результате появления лишних копий хромосом и прочих крупных геномных изменений, выдавая почти случайный ответ. Нейросеть справляется с этой задачей в 75% случаев, что может резко повысить качество диагностики.

"Этот метод позволяет находить не только масштабные генетические изменения, происходящие на уровне хромосом, но и одиночные замены нуклеотидов в генах-драйверах опухолей, в том числе участков PTEN, BRAF и TP53. Интересно, что в случае гена BRAF он показал лучшие результаты предсказания для рака щитовидной железы, чем традиционный гистопатологический подход, что говорит о возможности дальнейшего улучшения общепринятой классификации", - отметил Шматко.

Помимо этого, компьютерное зрение оказалось полезным и для прогнозирования выживаемости, оно превзошло традиционные методики получения подобных оценок для 10 из 16 типов опухолей. Как надеются ученые, подобная особенность системы позволит ей, а также другим нейросетевым подходам быстро проникнуть в клиническую практику и помочь врачам точнее диагностировать опухоль и подбирать правильные стратегии по лечению рака.


 

Ссылка на первоисточник

Картина дня

))}
Loading...
наверх