Революционный прорыв в диагностике патологий мозга с помощью искусственного интеллекта

Дата:

scientificrussia.ru
Фото: scientificrussia.ru

Группа ведущих российских ученых совершила значительный прорыв в медицинской диагностике, разработав инновационную систему на основе сверточной нейронной сети. Эта технология позволяет автоматически обнаруживать фокальные кортикальные дисплазии (ФКД) на МРТ-снимках головного мозга. Результаты исследования, представленные на Международной конференции по когнитивной науке (Intercognsci 2020), открывают новые возможности для быстрой и точной диагностики заболевания.

В современной медицине ФКД представляет собой врожденную патологию развития коры головного мозга, при которой нейроны в определенной области формируются хаотично, нарушая естественную структуру. Это нарушение часто становится причиной развития эпилепсии, поэтому его своевременное выявление критически важно для успешного лечения пациентов.

Коллектив исследователей под руководством профессора Александра Бернштейна, доцента Евгения Бурнаева и старшего научного сотрудника Максима Шараева разработал передовой метод автоматизированного обнаружения ФКД. В основе метода лежит технология глубокого обучения, которая анализирует МРТ-снимки здоровых людей и пациентов с подтвержденным диагнозом. Все вычисления выполнялись на мощном суперкомпьютере «Жорес».

«В современной медицине диагностика причин эпилепсии требует высочайшей квалификации специалиста. Мы сталкиваемся с дефицитом опытных рентгенологов, способных точно определять такие аномалии. Любая неточность в определении локализации очагов может иметь серьезные последствия при хирургическом вмешательстве», — объясняет Максим Шараев.

Команда разработала уникальную систему маркировки изображений, позволяющую врачам-рентгенологам самостоятельно размечать МРТ-снимки. Особое внимание уделили работе с трехмерными данными, предложив инновационные решения для анализа объемных изображений и их проекций на плоскость. Евгений Бурнаев подчеркивает важность этих технологических решений для повышения точности диагностики.

Первые результаты применения технологии впечатляют: система успешно выявила очаги ФКД у 11 из 15 пациентов при оптимальной настройке модели. «Наш метод прошел начальную проверку концепции, и мы продолжаем совершенствовать его характеристики для внедрения в клиническую практику», — отмечает Максим Шараев.

Исследователи активно сотрудничают с медицинскими центрами для расширения базы данных и улучшения точности модели. Молодые ученые разрабатывают инновационные технологии глубоких нейросетей для анализа трехмерных МРТ-данных, что открывает новые горизонты в медицинской визуализации.

Параллельно идет разработка современной веб-платформы для анализа МРТ-снимков, которая уже проходит тестирование как вспомогательный инструмент диагностики. «Мы создаем более совершенные подходы, которые позволят существенно повысить точность автоматического анализа МРТ-изображений и выявления патологий головного мозга», — подчеркивает Евгений Бурнаев.

Это исследование демонстрирует огромный потенциал искусственного интеллекта в медицине и открывает новую эру в диагностике неврологических заболеваний. Внедрение подобных технологий поможет спасти множество жизней и улучшить качество медицинской помощи во всем мире.

Источник: scientificrussia.ru

Последние новости