Нейромережа змогла зі стовідсотковою точністю розпізнати рак грудей по рентгенівських знімках

31

нова нейромережева модель надалі стане основою для цифрової системи, яка полегшить діагностування раку молочної залози і дозволить ефективніше вибудувати процес лікування.

Рак молочної залози є найпоширенішим у світі онкологічним захворюванням серед жінок. За даними вооз, у світі щорічно реєструють від 800 тис.до 1 млн нових випадків захворювання на рак молочної залози. За кількістю смертей від раку у жінок цей різновид раку займає друге місце. При цьому рак молочної залози – це багатофакторне захворювання, успішне лікування якого залежить від точності його регулярної медичної діагностики (найбільш поширений метод-рентгенографія). Однак в разі раку органів в грудній порожнині навіть досвідченому лікарю буває складно виявити пухлину на рентгенівському знімку, особливо на початковій стадії.

» ми розробили нейромережеву модель і навчили її виявляти ракові клітини на знімках молочної залози. Крім того, створена пояснювальна модель для оперативної інтерпретації результатів діагностики. Пропонована система на використовуваній нами базі рентгенівських знімків показала 100% точність розпізнавання злоякісних і доброякісних ракових клітин», – пояснює доцент кафедри автоматики і процесів управління спбгету «леті» дмитро каплун .

Над проектом працювала міжнародна наукова група з спбгету» леті», кримського федерального університету та інституту інженерії і технологій тапара (індія). Навчання нейромережі проводилося на основі бази даних рентгенівських знімків, яка знаходиться у вільному доступі для вчених. База даних включає в себе знеособлену інформацію від 82 пацієнток-це понад 9 тис. Рентгенівських знімків молочної залози.

Для вилучення складних характеристик зі знімків ракових клітин вчені застосували спеціальний математичний апарат на основі моментів zernike. Крім того, класифікація зображень та інтерпретації результатів проводилася за допомогою нейромережевих моделей. Результати дослідження опубліковані в журналі mathematics (q1 в web of science).

«наша розробка в майбутньому може стати надійним цифровим помічником для лікарів, який полегшить процес діагностування раку грудей і підвищить його точність», — розповідає дмитро каплун.