Ученые Новосибирского государственного университета совместно с Федеральным центром нейрохирургии разработали программный модуль для диагностики опухолей головного мозга на МРТ-изображениях и при хирургических операциях. Информацию опубликовала пресс-служба НГУ, сегодня, 23 октября. «В основе разработки лежат двух- и трехмерные модели компьютерного зрения с предварительной обработкой данных нескольких снимков МРТ мозга — с введением контрастного вещества в кровь пациента и без него. Эти модели позволяют с высокой точностью распознать четыре типа опухолей: менингиому, невриному, глиобластому и астроцитому, а также определить их компоненты и размеры», — говорится в сообщении. В этот модуль специалисты НГУ «упаковали» свой алгоритм, который отсылает на сервер МРТ-снимки и получает в качестве ответа результат классификации опухоли. «По классификации полученные результаты демонстрируют не только высокие показатели точности — до 92% при анализе пациентов, но и очень высокий потенциал, а такж
Ученые Новосибирского государственного университета совместно с Федеральным центром нейрохирургии разработали программный модуль для диагностики опухолей головного мозга на МРТ-изображениях и при хирургических операциях. Информацию опубликовала пресс-служба НГУ, сегодня, 23 октября.
«В основе разработки лежат двух- и трехмерные модели компьютерного зрения с предварительной обработкой данных нескольких снимков МРТ мозга — с введением контрастного вещества в кровь пациента и без него. Эти модели позволяют с высокой точностью распознать четыре типа опухолей: менингиому, невриному, глиобластому и астроцитому, а также определить их компоненты и размеры», — говорится в сообщении.
В этот модуль специалисты НГУ «упаковали» свой алгоритм, который отсылает на сервер МРТ-снимки и получает в качестве ответа результат классификации опухоли.
«По классификации полученные результаты демонстрируют не только высокие показатели точности — до 92% при анализе пациентов, но и очень высокий потенциал, а также перспективу для будущих исследований в этой области. Разработанный нами программный модуль может быть использован для обучения специалистов. О его внедрении в клиническую практику пока говорить рано, потому что он пока не прошел необходимых для этого испытаний», — сообщил завлабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения НГУ Евгений Павловский.
Ранее ученые из НГУ создали химические соединения, способные менять физические свойства под воздействием изменений температуры.
Светлана Малахова