В будущем технология станет основой для цифровой системы, которая облегчит диагностирование рака молочной железы и позволит эффективнее выстроить процесс лечения.
Рак молочной железы — самое распространенное в мире онкологическое заболевание среди женщин. По данным ВОЗ, в мире ежегодно регистрируют от 800 тыс. до 1 млн новых случаев этой болезни. По числу смертей от онкологии у женщин данная разновидность занимает второе место.
К сожалению, в некоторых случаях даже опытному врачу бывает сложно выявить опухоль на рентгеновском снимке, особенно на начальной стадии.
«Мы разработали нейросетевую модель и обучили ее выявлять раковые клетки на снимках молочной железы. Кроме того, создана объяснительная модель для оперативной интерпретации результатов диагностики. Предлагаемая система на используемой нами базе рентгеновских снимков показала 100% точность распознавания злокачественных и доброкачественных раковых клеток», — пояснил доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.
Обучение нейросети проводилось на основе базы данных рентгеновских снимков, которая находится в свободном доступе. Для извлечения сложных характеристик из снимков раковых клеток ученые применили специальный математический аппарат на основе моментов Zernike. Классификация изображений и интерпретации результатов проводились с помощью нейросетевых моделей.
«Наша разработка в будущем может стать надежным цифровым помощником для врачей, который облегчит процесс диагностирования рака груди и повысит его точность», — добавил Дмитрий Каплун.
Над проектом работала международная научная группа из СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Крымского федерального университета и Института инженерии и технологий Тапара (Индия).
В дальнейшем ученые займутся тестированием модели на других базах данных рентгеновских снимков и увеличением количества классифицируемых состояний.
Результаты исследования опубликованы в журнале Mathematics (Q1 в Web of Science).