На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 647 подписчиков

Свежие комментарии

  • Svetlana Kuzmina
    Ничего Франция не найдёт, судя по всему, работали отличные  профессионалы.Прокуратура Париж...
  • Svetlana Kuzmina
    Извините, что значит "обворовывали"? А в США, что?, деревенские лохи сидели в Белом Доме? США имели дешёвую рабочую с...Трамп: Китай обво...
  • Evgenija Palette
    Стресс ПРОВОЦИРУЕТ ОЖИРЕНИЕ ВО ВСЕХ НЕГАТИВНЫХ СЛУЧАЯХ ЖИЗНИ... ( а не только перед экзаменами)... ОРГАНИЗМУ НУЖНА НО...Врач Овсянникова:...

ЛЭТИ: создана нейросеть для быстрого поиска рака поджелудочной на ранних стадиях

Ученые ЛЭТИ разработали нейросеть для быстрого поиска рака поджелудочной железы на ранних стадиях. В перспективе модель войдет в систему поддержки принятия врачебных решений, которая позволит предоставлять оценку вероятности злокачественности опухоли и определять степень ее инвазии в соседние органы.

Об этом "Газете.Ru" рассказали в ЛЭТИ.

Рак поджелудочной железы характеризуется высоким уровнем злокачественности, склонностью к быстрому местному распространению и раннему метастазированию в регионарные лимфатические узлы и отдаленные органы (печень, легкие, брюшину). Чаще всего его находят на поздних стадиях.

Выявление рака поджелудочной железы на начальных стадиях повышает продолжительность жизни и вероятность добиться ремиссии. Однако находить образования небольших размеров на КТ-снимках брюшной полости до метастазирования в другие органы и проявления клинически непросто. По этой причине важно разрабатывать инструменты с использованием глубокого машинного обучения, которые могут позволить выявлять и сегментировать опухоль до её распространения на соседние структуры и метастазирования, чтобы ее можно было хирургически удалить.

"Совместно с НМИЦ хирургии им А. В. Вишневского Минздрава России мы разработали высокоточную нейросетевую модель для автоматизированной сегментации паренхимы (железистая ткань) поджелудочной железы и её поражений по КТ-снимкам брюшной полости. В перспективе она войдет в систему поддержки принятия врачебных решений, которая позволит медицинским специалистам диагностировать онкологические заболевания данного органа на ранней стадии", – рассказал доцент кафедры электронных приборов и устройств (ЭПУ) СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Николай Староверов.

Нейросеть продемонстрировала точность выявления патологических изменений в поджелудочной железе по данным КТ, которая составила 92.55%. Это доказывает, что при дальнейшем обучении модель сможет способствовать уменьшению пропуска патологий поджелудочной железы при КТ, но дальнейшая и окончательная оценка изменений в органе должна быть произведена врачом-рентгенологом.

 

Ссылка на первоисточник
наверх