Вы зашли на мобильную версию сайта
Перейти на версию для ПК
1

Ученые из УрФУ научили нейросети диагностировать заболевания глаз

Медкомиссия в Орджоникидзевском районном комиссариате. Екатеринбург, глаз, окулист, проверка зрения, глазные болезни
Искусственный интеллект обучился выявлять болезни зрения с помощью базы данных, сформированной учеными Фото:

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!

Не упустите шанс быть в числе первых, кто узнает о главных новостях России и мира! Присоединяйтесь к подписчикам telegram-канала URA.RU и всегда оставайтесь в курсе событий, которые формируют нашу жизнь. Подписаться на URA.RU.

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.
Комментарии ({{items[0].comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
{{item.comments_count}}

{{item.img_lg_alt}}
{{inside_publication.title}}
{{inside_publication.description}}
Предыдущий материал
Следующий материал
Комментарии ({{item.comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
Загрузка...