Это первый в мире способ, который позволяет восстанавливать потерянные на медицинских снимках участки и способен выявить до половины невидимых случаев онкологии за годы до постановки диагноза.
Одним из распространенных методов диагностики рака молочной железы считается маммография. Из-за того, что опухоль может иметь размеры всего в несколько миллиметров или располагаться на снимке на плотном фоне, врач может ее пропустить.
Ученые КФУ создали алгоритм для обработки и анализа медицинских изображений, который восстанавливает «потерянные» на снимке участки, изучает их и подсказывает врачу о возможности онкологического заболевания.
"В КФУ разработали уникальный в мировом масштабе алгоритм для обработки и анализа медицинских изображений, который позволяет восстанавливать потерянные на снимке участки. Для повышения эффективности анализа маммограмм также была разработана система компьютерной диагностики, которая обеспечивает возможность выявления плохо видимых изменений", - сообщила пресс-служба федеральной программы "Приоритет 2030".
Алгоритм сочетает применение нейронной сети и математических подходов и состоит из трех этапов. На первом происходит обнаружение дефектов изображения, на втором - улучшение той части, на которой нет дефекта. Далее с помощью различных методов, в том числе нейронной сети, происходит восстановление области дефекта.
При исследовании более 600 историй болезни было показано, что данная система обеспечивает выявление 90% случаев рака молочной железы. В том числе 48% невидимых и 87% плохо видимых, в среднем за два года до фактической постановки диагноза.
Исследование выполнено при поддержке Минобрнауки России по программе «Приоритет 2030» в рамках нацпроекта «Наука и университеты».
