Новая нейросетевая модель в дальнейшем станет основой для цифровой системы, которая облегчит диагностирование рака молочной железы и позволит эффективнее выстроить процесс лечения.
Доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун
Рак молочной железы является самым распространенным в мире онкологическим заболеванием среди женщин. По данным ВОЗ, в мире ежегодно регистрируют от 800 тыс. до 1 млн новых случаев заболевания раком молочной железы. По числу смертей от рака у женщин эта разновидность онкологии занимает второе место. При этом рак молочной железы — это многофакторное заболевание, успешное лечение которого зависит от точности его регулярной медицинской диагностики (наиболее распространенный метод – рентгенография). Однако в случае рака органов в грудной полости даже опытному врачу бывает сложно выявить опухоль на рентгеновском снимке, особенно на начальной стадии.
«Мы разработали нейросетевую модель и обучили ее выявлять раковые клетки на снимках молочной железы. Кроме того, создана объяснительная модель для оперативной интерпретации результатов диагностики. Предлагаемая система на используемой нами базе рентгеновских снимков показала 100% точность распознавания злокачественных и доброкачественных раковых клеток», - поясняет доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.
Над проектом работала международная научная группа из СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Крымского федерального университета и Института инженерии и технологий Тапара (Индия). Обучение нейросети проводилось на основе базы данных рентгеновских снимков, которая находится в свободном доступе для ученых. База данных включает в себя обезличенную информацию от 82 пациенток – это более 9 тыс. рентгеновских снимков молочной железы.
Для извлечения сложных характеристик из снимков раковых клеток ученые применили специальный математический аппарат на основе моментов Zernike. Кроме того, классификация изображений и интерпретации результатов проводились с помощью нейросетевых моделей. Результаты исследования опубликованы в журнале Mathematics (Q1 в Web of Science).
«Наша разработка в будущем может стать надежным цифровым помощником для врачей, который облегчит процесс диагностирования рака груди и повысит его точность», - рассказывает Дмитрий Каплун.
В дальнейшем ученые займутся тестированием модели на других базах данных рентгеновских снимков и увеличением количества классифицируемых состояний.
Источник информации и фото: СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
