• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
31.10.2023
ЮУрГУ
345

Челябинские ученые создали алгоритм, распознающий опухоли мозга с вероятностью 99 процентов

4.7

Старший научный сотрудник лаборатории больших данных и машинного обучения Южно-Уральского государственного университета профессор Сэчин Кумар разработал модель нейросети для распознавания опухолей мозга по изображениям магнитно-резонансной томографии (МРТ).

Челябинские ученые создали алгоритм, распознающий опухоли мозга с вероятностью 99 процентов
Челябинские ученые создали алгоритм, распознающий опухоли мозга с вероятностью 99 процентов / © Getty images / Автор: Euclio Drusus

«Обучение нейросети проходило на общедоступном наборе из 3064 изображений МРТ от 230 пациентов, – рассказывает Сэчин Кумар. – Распознавались три вида опухолей – глиомы, менингиомы и опухоли гипофиза. Наша модель сочетает в себе элементы сверточной и конволюционной нейронных сетей (U-net и CNN) для сегментации и классификации опухолей, что увеличило ее эффективность с точностью более чем 99 процентов». На наборе данных пациентов с уже подтвержденным диагнозом, в 99,39 процентов была диагностирована болезнь, и лишь 0,61 процентов системой был ошибочно поставлен диагноз «здоровы».

Для такого результата нейросеть прошла 150 циклов обучения. Алгоритмы были реализованы на языке программирования Python. «При обучении нейросети каждое изображение изначально сегментировалось на девять частей, – объясняет суть технологии Сэчин Кумар. – Выстраивалось дерево опорных точек (VPT), просчитывались показатели ближайших соседей-пикселей, создавались метки, которые потом использовались для вычисления вероятностей».

Затем использовалась «сверточная» сеть. «Сверточная нейронная сеть (U-net) – особая архитектура для задач семантической сегментации, таких, как например, сегментация опухолей мозга. Она состоит из двух главных частей – кодера и декодера. Кодер собирает и редуцирует пространственную информацию в изображении с помощью сверточных слоев и операций объединения, в то время как декодер преобразует ее для создания карты сегментации.

«Конволюционные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (U-Net), сети с долговременной и кратковременной памятью (LSTM) – это все технологии глубокого обучения, – поясняет Сэчин Кумар. – В сущности, глубокое обучение полезно тогда, когда объем данных достаточно большой, и простые алгоритмы машинного обучения не справляются с ним за приемлемое время. Глубокое обучение обеспечивает высокую точность при работе именно с большими данными».

Выбор дерева опорных точек на МРТ – основа принципа / © Пресс-служба ЮУрГУ

Профессор Кумар уверен в эффективности своей модели, однако предостерегает от поспешного ее внедрения. И дело прежде всего в географии. «Общедоступные наборы данных собраны в конкретном регионе планеты, – поясняет Сэчин Кумар. – Но образ жизни и уровень жизни населения, экология, питание, качество воды и воздуха и другие экологические и медицинские параметры в каждой стране разные». Поэтому нейросеть, перед внедрением в больничную практику, предстоит дополнительно обучить на данных МРТ конкретной страны или региона. Но это лишь пока.

Старший научный сотрудник лаборатории больших данных и машинного обучения Южно-Уральского государственного университета профессор Сэчин Кумар / © Пресс-служба ЮУрГУ

«Целью проекта была разработка более точной модели – по сравнению с уже существующими. И нам это удалось, – говорит Сэчин Кумар. – Следующий шаг – сбор, объединение данных из других стран и наконец разработка некой универсальной модели, которую одобрят и внедрят для использования в больницах по всему миру».

Сэчин Кумар – один из семи сотрудников Южно-Уральского государственного университета, получивший премию «Признание ЮУрГУ-2022», победитель в номинации «Наука». Его работа поддержана грантом Российского научного фонда. Со своим открытием он также принимал участие в проекте FENU-2020-0022 «Математические основы, модели и алгоритмы цифровой индустрии» под руководством профессора Леонида Соколинского, поддержанном Министерством образования России.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Южно-Уральский государственный университет — это центр цифровых трансформаций, где проводят инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития России, университет сфокусирован на продвижении крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году ЮУрГУ победил в конкурсе по программе «Приоритет-2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Позавчера, 20:03
Андрей

Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.

Вчера, 17:59
Дарья Г.

На сегодня удалось подтвердить существование тысяч экзопланет, но лишь около 25 из них получилось запечатлеть напрямую. Причем из них лишь шесть объектов старше 100 миллионов лет. И вот, наконец, ученые смогли сделать снимок взрослой экзопланеты.

Позавчера, 12:00
НИУ ВШЭ

Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.

22 июля
Татьяна

Исследуя глубоководные сообщества в районе Тихого океана, богатом железомарганцевыми конкрециями, ученые из Великобритании неожиданно обнаружили новый источник кислорода. Теперь они опасаются, что разработка этих месторождений может нарушить сложившиеся экосистемы.

Позавчера, 12:00
НИУ ВШЭ

Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.

Позавчера, 20:03
Андрей

Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.

25 июня
Игорь Байдов

Ученые из Китая и Бельгии воссоздали в лаборатории условия, существовавшие на Меркурии четыре миллиарда лет назад, и выяснили, что они были идеальными для образования слоя алмазов, который с течением времени становился лишь толще.

1 июля
Александр Березин

Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.

12 июля
Александр Березин

Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно