Российские ученые научили нейронные сети распознавать рак
Полученные результаты позволят сократить время постановки правильного диагноза, а также могут быть применены к разным видам рака.
Колоректальный рак или же, как его еще называют, рак толстой кишки, является третьим по частоте выявляемости видом рака у мужчин и вторым среди женщин. По данным ВОЗ ежегодно у двух миллионов человек выявляют рак толстой кишки, среди них более 800 тысяч случаев приводят к летальному исходу.
В настоящее время основанием для начала лечения является морфологическая верификация опухолевого процесса преимущественно по материалу эндоскопической биопсии толстой кишки. По словам экспертов, патологоанатомическое исследование достаточно субъективный процесс, основанный на распознавании в гистологических препаратах различных морфологических признаков, и судьбу пациента, как правило, решает один специалист.
Из-за дефицита кадров врачей-патологоанатомов наладить систему референсных исследований всех биопсий — практически невыполнимая задача, с которой в будущем могут справиться компьютерные технологии. Если создать специализированное программное обеспечение, которое сможет с высокой точностью распознавать различные морфологические признаки опухолей толстой кишки, то такая система может стать независимым контролем качества прижизненных патологоанатомических исследований и, в случае расхождения врачебного диагноза и мнения компьютерной программы, решение должен принимать врач эксперт более высокого уровня.
Ученые Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ разработали систему независимого контроля качества прижизненных патологоанатомических исследований биопсий опухолей толстой кишки, используя методы глубокого обучения, а именно предварительно обученных сверхточных нейронных сетей. Было доказано, что новый метод анализа отсканированных биопсий опухолей диагностирует типы онкологий с точностью до 96 процентов.
Для решения задачи классификации фрагментов отсканированных биопсий использовалась идея трансферного обучения. Исследователи брали за основу предобученные на наборе данных ImageNet (база набора данных миллионов помеченных изображений с высоким разрешением, относящихся примерно к 22 тысячам категорий) глубокие нейронные сети и проводили дополнительное обучение на изображениях из базы WSI-изображений (изображение, созданное путем полной оцифровки стекла с разрешением до 200000 точек на дюйм), чтобы настроить эти сети решать медицинскую задачу.
«Разработка новых методов диагностики колоректального рака обременяет специалистов медицинской отрасли работой по сегментации. Глубокое обучение успешно применялось в вычислительной патологии в последние несколько лет для автоматизации этой задачи. Компьютерная программа может автоматически обрабатывать большие объемы WSI, не чувствуя усталости, таким образом, становясь полезным помощником искусственного интеллекта для медицинских работников», – рассказал инженер лаборатории технологий искусственного интеллекта и больших данных для нанодиагностики материалов МИИ ИМ ЮФУ Сергей Солдатов.

Применение глубокого обучения в диагностике колоректального или других видов рака имеет много преимуществ, например высокую скорость диагностики. Однако, некоторые типы рака встречаются очень редко, и у исследователей не было возможности научить нейросеть достаточно хорошо их диагностировать. Авторы надеются в будущем расширить базу данных для обучения и натренировать нейросети правильно классифицировать даже редкие виды онкологий.
Результаты исследования опубликованы в престижном научном журнале Algorithms. Данная статья была отмечена редакцией журнала за высокую научную ценность и помещена на обложку журнала.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Ученые Томского политехнического университета совместно с коллегами из Китая предложили универсальный подход для определения с высокой точностью так называемой внутримолекулярной потенциальной функции — информация о ее свойствах позволяет делать прогноз поведения молекулы в различных условиях. Новый подход подходит для самых разных многоатомных молекул. В будущем он позволит точнее предсказывать спектры и динамику молекул как в условиях атмосфер планет Солнечной системы, а также более точно моделировать химические процессы на квантовом уровне.
Звезды типа Солнца в конце жизни превращаются в пульсирующего красного гиганта, а потом – в белого карлика. Ранее считали, что на этом этапе их планеты становятся слишком холодными, ведь белый карлик светит слабо. Новые наблюдения показали, что все намного сложнее и планета может даже прибавить свою температуру. Примерно в 80 световых годах от Земли лежит белый карлик WD 1856. Хотя он всего вдвое легче Солнца, по размерам близок к нашей планете (примерно на треть больше). За счет этого у него огромная плотность, поэтому, несмотря на отсутствие в нем термоядерных реакций (топливо уже кончилось), поверхность этой «мертвой» звезды разогрета почти до пяти тысяч градусов.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Астрономы провели длительную радиодиагностику межзвездного объекта 3I/ATLAS и не нашли признаков искусственных технологий. Наблюдение окончательно подтвердило естественную природу ледяного тела, хотя ученые изначально не ожидали сенсации.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
