Заместитель руководителя НИИКЭЛ по научной и клинической работе, д. м. н., профессор, врач высшей категории по специальности «рентгенология»Андрей Летягинпринимает участие в разработке программного модуля для дифференциальной диагностики новообразований головного мозга на МРТ-изображениях, которой занимаются ученые НГУ. Ученый участвовал в экспертизе разметки опухолей, а также вместе с коллегами из НГУ работает над созданием алгоритмов для программного модуля «помощника врача-ветеринара», предназначенного для диагностики онкологических заболеваний у домашних животных. Интервью с ученым опубликовала пресс-служба НГУ.
В основу программного модуля для дифференциальной диагностики новообразований головного мозга заложены двух- и трехмерные модели компьютерного зрения с предварительной обработкой данных МРТ-последовательностей. Данные модели позволяют с высокой точностью обнаруживать и распознавать несколько типов новообразований головного мозга, а также выделять их компоненты и размеры. Программный модуль был обучен на разработанном исследователями Механико-математического факультета НГУ наборе данных, в котором содержится информация о более тысячи пациентов нейрохирургического профиля. Набор данных был сформирован на базе Федерального центра нейрохирургии (г. Новосибирск).
Андрей Юрьевич Летягин участвовал в экспертизе разметки опухолей – подтверждал ее или отбраковывал.
— В медицине магнитно-резонансная томография является золотым стандартом исследований головного мозга. Благодаря ей нейрохирурги и неврологи получают ценные данные для диагностики и лечения онкологических заболеваний головного мозга. Именно данной сферой деятельности я и занимался на протяжении последних 20 лет. В настоящее время к ней добавилось использование искусственного интеллекта для диагностики опухолей и подготовки необходимых данных для нейрохирургов. Данная работа проводилась в партнерстве с Федеральным центром нейрохирургии при финансировании РФФИ. Основные результаты были получены научными сотрудниками Лаборатории аналитики потоковых данных и машинного обучения ММФ НГУ под руководством Евгения Павловского, — рассказывает Андрей Юрьевич.
Ученые создали программный продукт, который позволяет в полуавтоматическом режиме проводить сегментацию патологических очагов на магниторезонансных рентгенограммах — в цифровом формате определять четкие границы опухолей, отделяя их от здоровых тканей. Также возможно построить и вывести на монитор 3D-модель изображения, чтобы нейрохирурги, готовясь к оперативному вмешательству, сориентировались, в каком месте делать доступ к пораженным тканям и какой их объем необходимо убрать. Двух- и трехмерные модели компьютерного зрения с предварительной обработкой данных МРТ-последовательности позволяют с высокой точностью распознавать несколько типов новообразований.
Программный продукт прошел апробацию и проверку на международном конкурсе BraTS Challenge 2020 и 2021. Точность работы алгоритма проводилась на тестовом наборе данных по метрике Дайс. По классификации очагов (дифференциальной диагностики) результаты продемонстрировали высокие показатели точности — до 92 %. В результате алгоритм, разработанный специалистами НГУ, вошел в десятку лучших, опередив почти тысячу команд.
Также совместно с научными сотрудниками Лаборатории инновационной и ядерной медицины Физического факультета НГУ Андрей Летягин участвует в создании алгоритмов для программного модуля «помощника врача-ветеринара», предназначенного для диагностики онкологических заболеваний у домашних животных по изображениям компьютерной томографии.
— К сотрудничеству с ЛИЯМ меня пригласил руководитель этой лаборатории Владимир Каныгин для того, чтобы создать аналогичный программный продукт для животных, — говорит Андрей Юрьевич. — Здесь нас ожидают довольно большие сложности. Все дело в том, что ветеринарный реестр очень обширен. Безусловно, люди отличаются друг от друга по полу, размерам тела, возрасту и другим показателям. Но между животными данные различия более значительны. Представители разных видов и пород отличаются друг от друга более значительно, чем люди… А, значит, база данных должна быть очень обширной, а для этого необходимо собрать огромный массив разнородных данных.
Развитие искусственного интеллекта, по мнению Андрея Летягина,– это неизбежность. Поток информации в медицине в последние годы многократно увеличился. Например, значительно выросло количество анализов и обследований, которые необходимо сдать и пройти как для назначения амбулаторного лечения, так и для госпитализации. Чтобы правильно их оценивать, необходимы глубокие знания в области биохимии и метаболомики. Далеко не каждый врач обладает ими. Зато искусственный интеллект справился бы с этой задачей без каких-либо затруднений, если будет создан более крупный блок, обученный на единой базе данных, содержащей всю необходимую информацию для выполнения поставленных задач.
Фото: www.nsu.ru
Полный текст интервью читайте на сайте НГУ.
