В СевГУ разрабатывают систему диагностики редкой онкологии при помощи ИИ

В Севастопольском государственном университете идёт разработка инновационной нейросетевой системы для диагностики рака надпочечников. Проект реализуют специалисты кафедры «Искусственный интеллект и автономные системы управления» совместно с научно‑исследовательской лабораторией «Робототехника и интеллектуальные системы управления».


Редкость заболевания и ограничения в использовании персональных медицинских сведений затрудняют сбор достаточного количества реальных снимков. Для преодоления этого барьера учёные применили генеративные модели GAN, позволяющие синтезировать реалистичные изображения. На этих синтетических данных затем обучаются CNN‑системы, что существенно повышает точность диагностики. В результате была создана и экспериментально проверена гибридная методика CNN+GAN.

Её важное преимущество это возможность эффективного применения даже при ограниченном объёме исходных данных МРТ и КТ, а также переносимость между различными клиническими центрами. Профессор Вадим Крамарь, доктор технических наук, подчёркивает, что система призвана минимизировать человеческий фактор в диагностике. Усталость врача, временные отвлечения или особенности зрения могут влиять на результат. Нейросетевая модель позволяет за секунды проанализировать множество снимков, выделив потенциально опасные случаи для детального изучения узким специалистом.

В работе над медицинским ИИ учёные использовали наработки из области подводного робототехнического зрения, а это ещё одно направление исследований кафедры. По завершении разработки модель будет размещена в открытом доступе для профессионального использования. Кроме того, кафедра планирует официально зарегистрировать программное решение.

Читайте также: