Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
КУ66

Нейросеть научили выявлять и локализовать рак молочной железы на МРТ

Американские исследователи представили новый алгоритм искусственного интеллекта, способный с высокой точностью выявлять опухоли молочной железы по данным МРТ. Разработкой занимались специалисты Городского колледжа Нью-Йорка и онкоцентра Memorial Sloan Kettering. Их работа опубликована в научном журнале Radiology: Artificial Intelligence. Нейросеть обучалась на крупнейшем в мире массиве МРТ-снимков груди и прошла тестирование на изображениях пациентов из двух медицинских учреждений. По словам профессора биомедицинской инженерии Лукаса Парры, точность алгоритма сопоставима с квалифицированной оценкой опытных радиологов и превосходит возможности существующих автоматизированных решений. Ключевое преимущество новой модели — способность не просто распознавать опухолевые образования, но и точно определять их расположение. Это особенно важно для женщин с плотной тканью молочной железы, при которой традиционная маммография может оказаться неэффективной. Авторы подчеркивают, что технология прошл
    Фото: freepik.com
Фото: freepik.com

Американские исследователи представили новый алгоритм искусственного интеллекта, способный с высокой точностью выявлять опухоли молочной железы по данным МРТ. Разработкой занимались специалисты Городского колледжа Нью-Йорка и онкоцентра Memorial Sloan Kettering. Их работа опубликована в научном журнале Radiology: Artificial Intelligence.

Нейросеть обучалась на крупнейшем в мире массиве МРТ-снимков груди и прошла тестирование на изображениях пациентов из двух медицинских учреждений. По словам профессора биомедицинской инженерии Лукаса Парры, точность алгоритма сопоставима с квалифицированной оценкой опытных радиологов и превосходит возможности существующих автоматизированных решений.

Ключевое преимущество новой модели — способность не просто распознавать опухолевые образования, но и точно определять их расположение. Это особенно важно для женщин с плотной тканью молочной железы, при которой традиционная маммография может оказаться неэффективной.

Авторы подчеркивают, что технология прошла независимую верификацию и теперь находится в открытом доступе в США. Ожидается, что она позволит ускорить диагностику и снизить нагрузку на специалистов по визуализации, а также уменьшить риск ошибочных заключений.