Команда ученых из России, Германии и Австралии обучила нейросети диагностировать заболевания глаз и зрения на ранней стадии. Исследователи создали второй по величине в мире датасет офтальмологических болезней, который стал тренировочным материалом для искусственного интеллекта (ИИ). Данные специалисты собирали в том числе в одной из клиник Екатеринбурга на протяжении нескольких лет, сообщает пресс-служба Уральского федерального университета (УрФУ).
«Набор данных состоит из записей оптической когерентной томографии (ОКТ) пациентов с такими патологиями, как возрастная макулярная дегенерация, диабетический макулярный отек, изменения эпиретинальной мембраны, окклюзия артерий, заболевание витреомакулярного интерфейса. Мы надеемся, что он поможет построить систему поддержки принятия решений более качественно, а другие исследователи будут использовать нашу базу данных для построения более сложных сетей», — рассказал доцент кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Василий Борисов.
Для испытания сформированной базы данных ученые использовали нейросети VGG16 и ResNet50, которые признаны индустриальными стандартами в сфере компьютерного зрения. Перед этим ИИ прошел обучение на самом крупном в мире датасете от медиков из Китая. В нем собраны сведения о более 200 тысячах заболеваний.
Тренировки нейросетей начались с выделения базовых особенностей изображения. Постепенно они научились выделять конкретные классы патологий. Работы велись по программе «Приоритет 2030».
«К примеру, по возрастной макулярной дегенерации мы получили высокую точность диагноза — 97%. По окклюзии вен сетчатки — 60—65%. Процент точности определяется распространенностью заболевания — чем больше кейсов для обучения нейросети, тем выше процент точности диагноза. Над этим мы продолжим работать», — говорит Борисов.
По его словам, исследователи планируют расширять базу данных прежде всего за счет редких заболеваний. Главврач клиники экспертной офтальмологии «Профессорская плюс» Анастасия Никифорова отмечает, что возрастная макулярная дегенерация — это частая патология у людей старше 55 лет.
«Обученная нейросеть может быть хорошим помощником для быстрой постановки диагноза. Но главное — она полезна в условиях надвигающегося дефицита кадров. Поясню: томографы есть и в частных, и в государственных клиниках. Но работать со снимками и понимать, что на них, может небольшое количество офтальмологов, специализирующихся на заболевании сетчатки глаза», — отмечает Никифорова.
Сохрани номер URA.RU - сообщи новость первым!
Подписка на URA.RU в Telegram - удобный способ быть в курсе важных новостей! Подписывайтесь и будьте в центре событий. Подписаться.
Все главные новости России и мира - в одном письме: подписывайтесь на нашу рассылку!
На почту выслано письмо с ссылкой. Перейдите по ней, чтобы завершить процедуру подписки.
Команда ученых из России, Германии и Австралии обучила нейросети диагностировать заболевания глаз и зрения на ранней стадии. Исследователи создали второй по величине в мире датасет офтальмологических болезней, который стал тренировочным материалом для искусственного интеллекта (ИИ). Данные специалисты собирали в том числе в одной из клиник Екатеринбурга на протяжении нескольких лет, сообщает пресс-служба Уральского федерального университета (УрФУ). «Набор данных состоит из записей оптической когерентной томографии (ОКТ) пациентов с такими патологиями, как возрастная макулярная дегенерация, диабетический макулярный отек, изменения эпиретинальной мембраны, окклюзия артерий, заболевание витреомакулярного интерфейса. Мы надеемся, что он поможет построить систему поддержки принятия решений более качественно, а другие исследователи будут использовать нашу базу данных для построения более сложных сетей», — рассказал доцент кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Василий Борисов. Для испытания сформированной базы данных ученые использовали нейросети VGG16 и ResNet50, которые признаны индустриальными стандартами в сфере компьютерного зрения. Перед этим ИИ прошел обучение на самом крупном в мире датасете от медиков из Китая. В нем собраны сведения о более 200 тысячах заболеваний. Тренировки нейросетей начались с выделения базовых особенностей изображения. Постепенно они научились выделять конкретные классы патологий. Работы велись по программе «Приоритет 2030». «К примеру, по возрастной макулярной дегенерации мы получили высокую точность диагноза — 97%. По окклюзии вен сетчатки — 60—65%. Процент точности определяется распространенностью заболевания — чем больше кейсов для обучения нейросети, тем выше процент точности диагноза. Над этим мы продолжим работать», — говорит Борисов. По его словам, исследователи планируют расширять базу данных прежде всего за счет редких заболеваний. Главврач клиники экспертной офтальмологии «Профессорская плюс» Анастасия Никифорова отмечает, что возрастная макулярная дегенерация — это частая патология у людей старше 55 лет. «Обученная нейросеть может быть хорошим помощником для быстрой постановки диагноза. Но главное — она полезна в условиях надвигающегося дефицита кадров. Поясню: томографы есть и в частных, и в государственных клиниках. Но работать со снимками и понимать, что на них, может небольшое количество офтальмологов, специализирующихся на заболевании сетчатки глаза», — отмечает Никифорова.
