В Самарском политехе разработали платформу для генерации синтетических МРТ-снимков

Магистранты института инженерно-экономического и гуманитарного образования Самарского политеха Иван Белов и Егор Бекиш создали программно-исследовательскую платформу ДатаСкульпт на основе ИИ-технологий для генерации и анализа синтетических МРТ-снимков головного мозга. Она предназначена для специалистов в области медицинских информационных технологий и позволяет обучать нейросетевые модели. Руководитель проекта старший преподаватель кафедры Высшая математика Андрей Пенский.

В настоящее время ИИ-разработки в области медицины имеют один нюанс: доступ к МРТ-данным для обучения и валидации систем диагностики существенно затруднён из-за множества законодательных и этических ограничений. Реальные данные недоступны и дороги, а стандартные генеративные модели дают правдоподобные, но клинически некорректные изображения без контроля патологий. Сегодня нет инструмента, который сочетал бы точную разметку, этическую безопасность и давал бы возможность задавать тип, локализацию и выраженность патологий.

Для решения этой проблемы политеховцы разработали программный прототип, основу которого составили генеративные нейронные сети, их обучают на реальных медицинских изображениях, и затем они создают новые синтетические МРТ-снимки. Специалисты из Самарского государственного медицинского университета предоставили нашим студентам необходимые данные для работы над проектом последовательные двумерные срезы головного мозга.

Существующие зарубежные аналоги представляют собой закрытые или узкоспециализированные решения. Уникальность политеховской платформы в сочетании генерации и автоматической проверки качества и структурной согласованности полученных изображений с использованием вычислительных и нейросетевых метрик. Пользователь может управлять процессом генерации, получать готовые данные и использовать их для обучения и тестирования других ИИ-моделей в области анализа медицинских изображений.

Мы учим нейросеть создавать медицинские изображения, похожие на реальные, но не содержащие персональных данных пациентов, - говорит руководитель проекта Андрей Пенский. Наша платформа решает проблему дефицита и труднодоступности медицинских данных, при этом получаемые изображения отличаются разнообразием и могут включать признаки различных патологий, что в дальнейшем позволяет использовать их для обучения диагностических ИИ-систем. Основная польза программы в возможности безопасно, быстро и легально получать большие объёмы данных для исследований и разработки медицинских технологий .

В разработке также принимали участие и другие студенты Иван Петров, Ксения Горбатова, Юлия Хабибуллина и Маргарита Шипилова.

Сейчас политеховцы дорабатывают платформу. Они намерены развить приложение до полноценного программного продукта и подать заявку на патент.

Фото пресс-службы Самарского политеха.