Модель нейросети разработана в лаборатории больших данных и машинного обучения Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ), которая способна распознавать опухоли мозга на снимках магнитно-резонансной томографии (МРТ) с почти стопроцентной вероятностью, включая злокачественные опухоли.
После тестирования на образцах МРТ пациентов с уже подтвержденным диагнозом, искусственный интеллект (ИИ) достиг точности распознавания опухолей на уровне 99,39%.
Модель нейросети была обучена на наборе данных, состоящем из 3064 снимков МРТ. Процесс обучения включал 150 циклов и использовал различные технологии глубокого машинного обучения, включая сверточные и конволюционные нейронные сети U-net и CNN. Она была обучена распознавать опухоли в различных локациях мозга, таких как гипофиз, паутинная оболочка (менингиома) и паренхима мозга (глиома).
Однако перед внедрением данной модели нейросети в больничную практику существуют некоторые нюансы, которые необходимо учесть. Руководитель проекта, профессор Сэчин Кумар, отмечает, что факторы, такие как образ жизни, уровень жизни населения, экология, питание и качество окружающей среды, могут отличаться в разных регионах и странах. Поэтому перед интеграцией модели в медицинскую практику необходимо обучить нейросеть на данных МРТ, специфичных для конкретного региона.
Целью проекта было создание более точной модели распознавания опухолей мозга по сравнению с уже существующими методами. Проект достиг этой цели, и следующим шагом будет сбор и объединение данных, а затем разработка универсальной модели, которая будет одобрена и внедрена для использования в больницах по всему миру.