Команда научных сотрудников Лаборатории аналитики потоковых данных и машинного обучения Механико-математического факультета НГУ разработала программный модуль распознавания и определения опухолей головного мозга на МРТ-изображениях.
Сейчас идут исследовательские работы над проектом, связанным с определением очагов рассеянного склероза. В целом проект направлен на разработку алгоритмов компьютерного зрения для диагностики нейроонкологических и инфекционных заболеваний по данным комплекса методик компьютерной томографии и рентгенографии.
Партнерами стали Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулеза, Федеральный центр нейрохирургии, научно-исследовательский институт клинической и экспериментальной лимфологии СО РАМН, Институт медицины и психологии В. Зельмана, а также производители рентгеновских аппаратов и МРТ-комплексов.
«У нас уже есть предварительные разработки по данному направлению. Проблема заболеваемости туберкулезом остро стоит в Сибири и на Дальнем Востоке. Не меньшую актуальность имеют и другие серьезные патологии легких. Наш проект стартовал в июле этого года и пока находится на начальной стадии реализации. Сейчас мы работаем в сотрудничестве с Новосибирским научно-исследовательским институтом туберкулеза, помогаем его специалистам подготовить данные для обучения алгоритмов, вместе с ними создаем необходимую для этого базу данных. Налаживаем взаимодействие с производителями рентгенаппаратов и диагностических систем магнитно-резонансной томографии», – рассказал заведующий лабораторией Евгений Павловский.
Еще одна важная задача – научить искусственный интеллект распознавать и сегментировать на МРТ-изображениях и рентгеновских снимках области легких, ребер и позвонков, а также исследовать клинически значимые признаки и соотносить их с различными заболеваниями. Специалисты лаборатории хотят интегрировать эти задачи в комплексное решение.
«Наш программный модуль не заменит врача. Мы убеждены – ставить диагнозы и назначать лечение должен только врач, а искусственный интеллект станет для него полезным «ассистентом» – предоставит информацию, сделает необходимые акценты, выделит значимые моменты. А дальше в процесс включится врач, опирающийся на свои знания, навыки, опыт и интуицию», – объяснил заведующий лабораторией.
Завершить работы по проекту и получить готовый программный модуль исследователи планируют в конце декабря этого года.