Нейросеть научилась находить болезни на КТ без разметки снимков
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
Разработчики из МГУ создали алгоритм, который анализирует компьютерную томографию и выявляет патологии, не требуя предварительной ручной разметки изображений. Система, названная Screener, использует самообучающиеся модели, которые ищут аномалии, статистически отличающиеся от нормы.
Для обучения нейросети использовали более 30 тысяч неразмеченных КТ-исследований. Алгоритм изучает распределение признаков на уровне отдельных участков снимка, что позволяет ему находить отклонения без подсказок от человека.
Эффективность метода проверили на четырёх наборах данных, включая снимки с признаками рака лёгких, пневмонии, опухолей печени и почек. По словам авторов, Screener показал более высокую точность, чем существующие алгоритмы сегментации аномалий.
Разработка может стать инструментом для предварительного анализа медицинских изображений и создания универсальных диагностических систем на основе искусственного интеллекта.
