Существующие на сегодняшний день бесплатные ИИ-решения для автоматического выявления опухолей на снимках МРТ ограничиваются в основном только обнаружением новообразования без определения его местонахождения, или используют устаревшие модели, рассказал автор проекта, выпускник магистратуры «Интеллектуальные информационные технологии в медицине» Передовой инженерной школы Сеченовского Университета Иван Симонович. А современные комплексные системы (Aidoc, Mediaire mdbrain, NeuroQuant Brain Tumor и другие), как правило, коммерческие и используют закрытые нейросетевые архитектуры и приватные базы данных. Кроме того, эти решения разработаны за рубежом и доступ к ним в России затруднен.
Созданное в Сеченовском Университете веб-приложение имеет открытый код, выложенный на GitHub – веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки. В процессе разработки была обучена одна из самых современных открытых моделей YOLO v11. Для обучения нейросетевой модели использовали более 5 тысяч стандартизированных изображений, собранных из открытых дата-сетов. Благодаря применению актуальных техник аугментации и проведенной серии экспериментов удалось достигнуть показателя точности детекции опухолей 97,1%.
«Веб-приложение не только находит опухоль и определяет место ее локализации, но и классифицирует новообразование, то есть делает предположительный вывод о его характере, — отметил Иван Симонович. – Модель определяет, что обнаруженное образование – это, например, глиома, менингиома или аденома гипофиза».
На сегодняшний день уже создан прототип веб-приложения и разработано серверное приложение с веб-интерфейсом для демонстрации работы обученной модели в режиме реального времени. По словам автора проекта, в планах на будущее – повышение точности модели, добавление новых источников данных из российских рентгенологических лабораторий, доработка серверного приложения для удобства врачей и публикация научной статьи. В перспективе также планируется расширить функционал приложения – обучить модель находить на МРТ-снимках не только опухоли, но и другие патологии головного мозга.
«ИИ-решение для автоматической детекции опухолей головного мозга в перспективе может помочь повысить точность и скорость первичной диагностики этих патологий, а также снизить нагрузку на врачей-рентгенологов и избежать человеческого фактора в процессе интерпретации снимков, — отметил научный руководитель проекта, директор Центра цифровой медицины Сеченовского Университета Георгий Лебедев. – Проект уже готов к апробации в клиниках университета. Отрадно, что выпускники наших программ магистратуры и бакалавриата демонстрируют высокий уровень знаний и умений и обладают всеми компетенциями для создания новых продуктов для практического здравоохранения».