Колоректальный рак: нейросеть классифицирует биопсии с точностью до 96%
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ разработали нейросетевую систему для контроля качества патологоанатомического анализа биопсий опухолей толстой кишки. Метод глубокого обучения классифицирует типы онкологических заболеваний по сканированным биопсиям с точностью до 96 процентов. Система может служить дополнительной проверкой результатов исследований, однако при расхождении с диагнозом врача окончательное решение, согласно описанию разработки, должен принимать специалист более высокого уровня.
Для обучения нейросетей применили трансферное обучение: модели, предварительно обученные на изображениях ImageNet, дополнительно настроили на WSI-изображениях биопсий. Исследователи отмечают, что редкие виды рака представлены недостаточно, и рассчитывают расширить обучающую базу. Результаты опубликованы в журнале Algorithms; редакция отметила статью за научную ценность и поместила ее на обложку.
Главное
- Исследователи Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ создали систему анализа биопсий опухолей толстой кишки.
- Нейросеть классифицирует типы онкологических заболеваний по сканированным биопсиям с точностью до 96 процентов.
- Для настройки моделей использовали трансферное обучение на WSI-изображениях после предварительного обучения на ImageNet.
- Авторы рассчитывают расширить обучающую базу, поскольку редкие виды рака представлены недостаточно.
- Результаты исследования опубликованы в журнале Algorithms, а статья размещена на обложке.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация