Ученые нашли способ ускоренной диагностики рака на ранних стадиях
Ученые из Университета Джонса Хопкинса создали набор данных для анализа компьютерной томографии (КТ) брюшной полости под названием AbdomenAtlas, ускоряющий в 10 раз определение точного местоположения раковых опухолей.
Результаты исследования опубликованы в журнале Medical Image Analysis (MIA).
Уникальный массив включает более 45 тысяч результатов 3D-сканирований, размеченных по 142 анатомическим структурам. Его объем в 36 раз превышает таковой у ранних аналогов.
Ученые объяснили, что разметка медицинских изображений - это крайне трудоемкий процесс, обычно требующий сотни тысяч часов работы радиологов. Она необходима для идентификации и маркировки патологий, таких как опухоли, воспаления или другие аномалии, на снимках МРТ и КТ, а также оценки состояния органов.
Существенно ускорить этот процесс удалось с помощью искусственного интеллекта. Для этого использовались три модели ИИ, обученные на уже размеченных данных, которые автоматически аннотировали новые изображения. В дальнейшем команда из 12 радиологов и медицинских специалистов вручную уточняла аннотации, используя специальные карты внимания.
В результате применения ИИ разметка органов ускорилась в 500 раз, а опухолей - в 10. По словам авторов исследования, искусственный интеллект уже достиг уровня среднего радиолога в некоторых задачах, таких как выявление новообразований.
Ученые отметили, что в будущем новый набор данных станет важным инструментом для улучшения диагностики заболеваний на ранних стадиях и создания цифровых двойников пациентов. Исследователи надеются, что AbdomenAtlas послужит стимулом для дальнейшего сотрудничества медицинских учреждений и ускорит развитие ИИ-диагностики.
Результаты исследования опубликованы в журнале Medical Image Analysis (MIA).
Уникальный массив включает более 45 тысяч результатов 3D-сканирований, размеченных по 142 анатомическим структурам. Его объем в 36 раз превышает таковой у ранних аналогов.
Ученые объяснили, что разметка медицинских изображений - это крайне трудоемкий процесс, обычно требующий сотни тысяч часов работы радиологов. Она необходима для идентификации и маркировки патологий, таких как опухоли, воспаления или другие аномалии, на снимках МРТ и КТ, а также оценки состояния органов.
Существенно ускорить этот процесс удалось с помощью искусственного интеллекта. Для этого использовались три модели ИИ, обученные на уже размеченных данных, которые автоматически аннотировали новые изображения. В дальнейшем команда из 12 радиологов и медицинских специалистов вручную уточняла аннотации, используя специальные карты внимания.
В результате применения ИИ разметка органов ускорилась в 500 раз, а опухолей - в 10. По словам авторов исследования, искусственный интеллект уже достиг уровня среднего радиолога в некоторых задачах, таких как выявление новообразований.
Ученые отметили, что в будущем новый набор данных станет важным инструментом для улучшения диагностики заболеваний на ранних стадиях и создания цифровых двойников пациентов. Исследователи надеются, что AbdomenAtlas послужит стимулом для дальнейшего сотрудничества медицинских учреждений и ускорит развитие ИИ-диагностики.
