Врождённый гиперинсулинизм: алгоритм ИИ анализирует ПЭТ-снимки за минуты
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Учёные Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова разработали алгоритм искусственного интеллекта для диагностики врождённого гиперинсулинизма у детей по ПЭТ-снимкам поджелудочной железы. Программу уже используют врачи клиники НМИЦ им. В.А. Алмазова. Алгоритм оценивает плотность бета-клеток и по характеристикам изображения определяет форму заболевания. Точность определения степени гиперинсулинизма составляет 86%, обработка снимка занимает несколько минут. Врачебная интерпретация ПЭТ-изображения обычно требует нескольких часов. Программа выявляет фокальную, диффузную и атипичную формы заболевания; атипичную форму сложно диагностировать обычным методом.
Главное
- Алгоритм разработали учёные Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова.
- Программа анализирует ПЭТ-изображения поджелудочной железы и определяет плотность бета-клеток.
- Точность определения степени заболевания составляет 86%, обработка изображения занимает несколько минут.
- Алгоритм различает фокальную, диффузную и атипичную формы врождённого гиперинсулинизма.
- Программу используют врачи клиники НМИЦ им. В.А. Алмазова.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация