В России разработали веб-приложение для выявления опухолей головного мозга

Это значительный шаг в области медицинской диагностики, который может значительно улучшить раннее выявление опухолей и упростить работу рентгенологов.

Новое веб-приложение, разработанное молодыми учеными Первого МГМУ имени И.М. Сеченова, представляет собой инновационный инструмент для автоматического выявления новообразований головного мозга на МРТ-снимках. Программа не только способна обнаружить опухоль, но и точно определить ее местоположение и классификацию, что делает процесс диагностики более эффективным и точным.

"Это важное достижение в области медицинской технологии, которое может значительно улучшить процесс обнаружения и лечения опухолей головного мозга. Новое веб-приложение открывает новые возможности для ранней диагностики и повышает шансы на успешное лечение пациентов", - подчеркнули представители пресс-службы университета.

Исследование, проведенное Иваном Симоновичем, выпускником магистратуры "Интеллектуальные информационные технологии в медицине" Передовой инженерной школы Сеченовского Университета, показало, что существующие бесплатные ИИ-решения для автоматического выявления опухолей на снимках МРТ имеют свои ограничения. Они, как правило, способны только обнаружить наличие новообразования, но не могут точно определить его местоположение, либо используют устаревшие модели.

Следует отметить, что современные комплексные системы, способные решать данную проблему, зачастую являются коммерческими и базируются на закрытых нейросетевых архитектурах и приватных базах данных. Кроме того, такие решения чаще всего разработаны за рубежом, что затрудняет доступ к ним в России.

Иван Симонович подчеркнул необходимость разработки нового подхода к автоматическому выявлению опухолей на снимках МРТ, который был бы доступен и эффективен для медицинских учреждений в России. Такой подход должен быть не только бесплатным, но и обладать высокой точностью в определении местоположения опухоли, чтобы обеспечить более качественное и быстрое обслуживание пациентов.

В Сеченовском Университете было разработано веб-приложение с открытым исходным кодом, доступным на GitHub. Это веб-сервис предназначен для хостинга IT-проектов и их совместной разработки. Одним из ключевых этапов разработки было обучение с использованием одной из самых современных открытых моделей YOLO v11. Для обучения нейросетевой модели было использовано более 5 тысяч стандартизированных изображений, собранных из различных открытых дата-сетов.

При разработке приложения были применены актуальные техники аугментации данных и проведена серия экспериментов. Это позволило достичь высокой точности детекции опухолей на уровне 97,1%. В университете подчеркнули, что использование современных методов обучения и тщательные эксперименты способствовали достижению таких впечатляющих результатов.

В сфере медицинских технологий с каждым днем появляются все более инновационные разработки. Одним из таких проектов является веб-приложение, способное не только обнаруживать опухоль и определять ее местоположение, но и проводить классификацию новообразования, делая предположения о его природе. Например, модель может определить, что найденная опухоль - глиома, менингиома или аденома гипофиза.

Согласно информации, предоставленной пресс-службой, на данный момент уже существует прототип веб-приложения и разработано серверное приложение с веб-интерфейсом для демонстрации работы обученной модели в режиме реального времени. Планы автора проекта включают в себя улучшение точности модели, добавление новых источников данных из российских рентгенологических лабораторий, а также доработку серверного приложения для удобства врачей и публикацию научной статьи.

Этот проект открывает новые перспективы в диагностике опухолей и может значительно улучшить процесс выявления и классификации новообразований. Внедрение подобных технологий в медицинскую практику может повысить эффективность диагностики и помочь врачам принимать более обоснованные решения при лечении пациентов.

В рамках дальнейших планов разработчики заявили о намерении улучшить возможности приложения, включая обучение модели для обнаружения различных патологий головного мозга на МРТ-снимках, помимо опухолей. Это позволит более широко применять приложение в медицинской практике и повысит его эффективность в диагностике. Такие инновации открывают новые перспективы для использования технологий искусственного интеллекта в медицине, что может значительно улучшить качество здравоохранения и помочь в борьбе с различными заболеваниями головного мозга.

Источник и фото - ria.ru