Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
IT Russia brief

Российские ученые разработали нейросеть для ранней диагностики рака поджелудочной железы

Российские ученые из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета создали нейросеть, предназначенную для быстрого выявления рака поджелудочной железы на ранних стадиях. Нередко это заболевание диагностируют на поздних стадиях, потому что выявить небольшие образования на КТ-снимках непросто. При этом рак поджелудочной железы отличается высокой агрессивностью, склонностью к быстрому локальному распространению и раннему метастазированию в лимфатические узлы и отдаленные органы. Поэтому крайне необходимы действенные инструменты диагностики этого заболевания до распространения и метастазирования опухоли. С высокой точностью «Совместно с НМИЦ хирургии им. А.В. Вишневского Минздрава России мы разработали высокоточную нейросетевую модель для автоматизированной сегментации паренхимы (железистая ткань) поджелудочной железы и ее поражений по КТ-снимкам брюшной полости. В перспективе она войдет в систему поддержки принятия врачебных решений, которая позволит медицинским с

Российские ученые из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета создали нейросеть, предназначенную для быстрого выявления рака поджелудочной железы на ранних стадиях.

Нередко это заболевание диагностируют на поздних стадиях, потому что выявить небольшие образования на КТ-снимках непросто. При этом рак поджелудочной железы отличается высокой агрессивностью, склонностью к быстрому локальному распространению и раннему метастазированию в лимфатические узлы и отдаленные органы.

Поэтому крайне необходимы действенные инструменты диагностики этого заболевания до распространения и метастазирования опухоли.

С высокой точностью

«Совместно с НМИЦ хирургии им. А.В. Вишневского Минздрава России мы разработали высокоточную нейросетевую модель для автоматизированной сегментации паренхимы (железистая ткань) поджелудочной железы и ее поражений по КТ-снимкам брюшной полости. В перспективе она войдет в систему поддержки принятия врачебных решений, которая позволит медицинским специалистам диагностировать онкологические заболевания данного органа на ранней стадии», — рассказал доцент кафедры электронных приборов и устройств (ЭПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Николай Староверов.

Нейросеть продемонстрировала высокую точность (92,55%) выявления патологических изменений в поджелудочной железе на основе данных компьютерной томографии. При дальнейшем обучении и совершенствовании модель сможет значительно снизить вероятность пропуска патологий при КТ. Но, конечно же, окончательная и точная оценка изменений в органе остаётся за врачом.