CDO2DAY
Новости

Ученые «Сколтеха» совместно с медиками обучили нейросеть выявлять патологии мозга, вызывающие эпилепсию

Исследователи Сколтеха вместе с коллегами-медиками из Пироговского центра и Национального медицинского исследовательского центра акушерства, гинекологии и перинатологии имени В.И. Кулакова использовали сверточную нейронную сеть для автоматического обнаружения фокальной кортикальной дисплазии (ФКД). Это патология головного мозга, которая часто становится причиной эпилепсии. С помощью полученных результатов можно будет быстрее и точнее диагностировать это заболевание, сообщает пресс-служба Сколтеха.

Фокальная кортикальная дисплазия – врожденный порок развития коры головного мозга, связанный с тем, что в отдельной области коры нейроны не образуют упорядоченную структуру. Для диагностики ФКД медики обычно используют МРТ-изображения мозга.

Группа исследователей под руководством профессора Сколтеха Александра Бернштейна, доцента Евгения Бурнаева и старшего научного сотрудника Максима Шараева, решила усовершенствовать существующий метод автоматизации обнаружения ФКД, основанный на глубоком обучении. Поскольку неточность в локализации очагов эпилепсии может привести к ошибкам при проведении хирургических операций.

С помощью размеченных МРТ-снимков головного мозга здоровых людей и пациентов с диагнозом ФКД ученые обучили и использовали сверточную нейронную сеть для обнаружения заболевания. Для вычислений использовали суперкомпьютер Сколтеха «Жорес».

Известно несколько примеров, когда глубокие сверточные нейронные сети использовали для обнаружения ФКД. Но у ученых была проблема — нехватка и низкое качество аннотированных данных. «Поэтому мы разработали нашу собственную систему маркировки изображений, с помощью которой врач-рентгенолог может самостоятельно аннотировать МРТ-изображения. Еще одна проблема – трехмерный характер МРТ-изображений, поэтому мы предложили несколько решений для работы с трехмерными данными и их двухмерными проекциями», — объяснил Евгений Бурнаев.

Новый метод ученых уже прошел первое испытание и показал хороший результат: очаги ФКД обнаружили у 11 из 15 пациентов. «Но нам еще предстоит немало сделать для повышения качества, надежности и других характеристик модели. Только после решения этих задач можно будет говорить о возможности реализации нашей нейронной сети в клинических условиях», – отметил Максим Шараев.

Сейчас ученые и их коллеги работают над получением дополнительных наборов данных для обучения и проверки модели, а также исследуют различные варианты архитектуры машинного обучения и глубокого обучения. «Некоторые из наших аспирантов разрабатывают новые технологии глубоких нейросетей для обработки данных, представленных в виде полигональных сетей, и обработки облаков точек для извлечения информации об аномалиях из трехмерных данных МРТ», — отметил Евгений Бурнаев.

Вместе с этим ученые работают над созданием веб-платформы для анализа МРТ-изображений. «Мы разрабатываем более сложные подходы, которые могли бы помочь в создании гораздо более точной автоматической системы анализа МРТ-изображений и обнаружения патологий развития головного мозга», – добавил Бурнаев.

Смотрите еще

Новости
#цифровизация ЖКХ

Роботы-сортировщики появились на подмосковном предприятии «РТ-Инвест»

1 мин
24 Янв 2022
Новости
#регулирование
#цифровые данные

Четыре региона первыми подключатся к Национальной системе пространственных данных

1 мин
24 Янв 2022
Новости
#цифровые данные

К 2025 году 25% решений в цепочке поставок будет приниматься благодаря граничным вычислительным экосистемам

0 мин
21 Янв 2022
Новости
#промышленная цифровизация

НИУ ВШЭ рассказал о 15 передовых цифровых решениях в ТЭК

1 мин
21 Янв 2022
Новости
#видеоаналитика
#мониторинг

Мэрия Москвы определилась с подрядчиком, который установит умные дорожные камеры

1 мин
21 Янв 2022
Новости
#дроны
#мониторинг
#роботы

Строительство предприятия в Ленобласти будут контролировать дроны и робо-псы

1 мин
20 Янв 2022
Новости
#мониторинг

Спутниковая система «Гонец» сможет предотвращать техногенные аварии

0 мин
20 Янв 2022
Новости
#Интернет вещей

Российский рынок IoT оценили в 93,5 млрд руб.

1 мин
19 Янв 2022