Инновационный проект команда студентов Института математики, естественных и компьютерных наук (ИМЕиКН) Вологодского госуниверситета представила на Всероссийской выставке научно-технического творчества (НТТМ-2024), которая проходит в рамках международного форума «Молодые исследователи — регионам» в Вологде.
Студенты ВоГУ Павел Смирнов, Елизавета Шувалова и Сергей Смекалов проводили исследование под руководством кандидата технических наук, доцента кафедры автоматики и вычислительной техники ИМЕиКН ВоГУ Георгия Рапакова. Суть проекта – обучить нейросеть распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак легких.
«Распознавание злокачественных новообразований на ранней стадии, в том числе рака легких – актуальная для системы здравоохранения тема. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить Департаменту здравоохранения Вологодской области. Надеюсь, наш проект найдет отклик у специалистов и вместе мы сможем обсудить возможности использования нейросетевого подхода и методов искусственного интеллекта в работе учреждений здравоохранения города и области. Современный уровень машинной диагностики позволит более эффективно решать задачи региональной программы Вологодской области «Борьба с онкологическими заболеваниями» на 2019–2024 годы, в том числе разгрузить специалистов первичного звена», — отметил Георгий Рапаков.
Одна из проблем, на решение которой и направлено исследование, это позднее выявление рака легких. Студентка ВоГУ Елизавета Шувалова рассказывает, что в общей структуре заболеваемости онкологией среди населения Вологодской области рак легких составляет 10,1% от общего числа установленных злокачественных новообразований. Данный вид онкологии также составляет наибольший удельный вес в смертности населения Вологодской области от ЗНО — 17,4%. Среднее значение этого показателя по России составляет 17,0%.
«Такая статистика смертности связана с тем, что при первичном обращении почти у 40% людей рак диагностируется уже на четвертой стадии. Цель нашей разработки заключается в том, чтобы диагностировать заболевание на первой стадии, поскольку в таком случае выживаемость составит более 90%», — пояснила Елизавета Шувалова.
Метод распознавания рака легких, от которого отталкиваются студенты ВоГУ — это традиционная обработка изображений нейросетью.
«Специализированные источники сети Интернет позволили собрать базу данных из 22000 изображений, классифицированных в соответствии с требованиями Международной классификации болезней (МКБ-10). Из них 17 тысяч снимков были использованы для обучения нейросети, а 5 тысяч – для тестирования. В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием», — рассказал студент ВоГУ Сергей Смекалов.
«В результате сравнительного анализа мы выбрали нейросеть EfficientNet B7, как компромиссное решение с точки зрения качества распознавания, скорости обработки и аппаратных требований. Точность классификации на тестовой выборке составила от 67 до 95%, что считается приемлемым значением для предварительного диагноза. Окончательное решение всегда остается за специалистом и может потребовать дополнительной диагностики. Самое главное здесь — не потерять время на исследованиях и начать лечение как можно раньше»,— считает студент ВоГУ Павел Смирнов.
В дальнейшем студенты планируют улучшить показатели за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.
Добавим, что Всероссийская выставка научно-технического творчества (НТТМ-2024) реализуется по проекту «Цифровой интенсив инновационного развития региона IP ACADEMY 35» при поддержке «Росмолодёжь.Гранты».