Опухоль не успеет спрятаться: новая технология разоблачает рак мозга на ранней стадии

Молодые ученые Первого Московского государственного медицинского университета имени И. М. Сеченова совершили значительный прорыв в области медицинской диагностики, разработав инновационное веб-приложение для автоматического анализа магнитно-резонансных томограмм (МРТ) головного мозга.

Это приложение, основанное на передовых методах компьютерного зрения, способно не только обнаруживать наличие новообразований, но и с высокой точностью определять их локализацию и классифицировать, предоставляя врачу ценную информацию о характере опухоли. Это означает, что система не просто указывает на наличие аномалии, но и делает предположение о ее типе, например, глиома, менингиома или аденома гипофиза — значительно ускоряя и упрощая процесс диагностики.

Разработчик проекта, выпускник магистратуры передовой инженерной школы Сеченовского университета Иван Симонович, подчеркивает важность этого достижения. В своем интервью пресс-службе вуза он объясняет, что приложение не только облегчает работу врачей-рентгенологов, позволяя им быстрее и эффективнее обрабатывать большое количество снимков, но и повышает точность диагностики, минимизируя вероятность пропустить критичные детали.

Открытый код приложения, размещенный на платформе GitHub, обеспечивает доступность и возможность дальнейшего совершенствования проекта для всего мирового сообщества разработчиков. Это сотрудничество крайне важно для быстрого внедрения инноваций и улучшения качества медицинской помощи.

В основе работы веб-приложения лежит одна из самых современных открытых нейросетевых моделей — YOLO v11. Для обучения этой модели использовался обширный набор данных, включающий более 5000 стандартизированных изображений МРТ головного мозга, собранных из открытых источников.

Процесс обучения был сложным и многоэтапным, потребовавшим применения современных техник аугментации данных — специальных методов искусственного увеличения набора данных для повышения точности и устойчивости модели к различным вариациям изображений. Проведенная серия экспериментов позволила достичь впечатляющего показателя точности выявления опухолей — более 97%. Это говорит о высокой надежности и эффективности разработанного алгоритма.

На текущем этапе готов прототип веб-приложения, включающий в себя как клиентскую (веб-интерфейс), так и серверную части, обеспечивающие работу обученной модели в режиме реального времени. Демонстрационная версия позволяет оценить функциональность и производительность системы. Однако, работа над приложением не останавливается.

В ближайших планах разработчиков — повышение точности модели путем включения в обучающую выборку данных из российских рентгенологических лабораторий, что позволит адаптировать алгоритм к особенностям местной практики и оборудования. Также планируется улучшение удобства использования серверного приложения для врачей, упрощение интерфейса и добавление дополнительных функций, повышающих эргономику работы.

Дальнейшее развитие приложения предполагает расширение его функциональности за пределы выявления только опухолей. Разработчики планируют обучить модель на распознавание других патологий головного мозга, что значительно расширит диагностические возможности системы и превратит ее в универсальный инструмент для анализа МРТ-снимков. Это позволит врачам получать более полную и точную картину состояния пациента, что в конечном итоге приведет к более эффективному лечению и улучшению прогнозов.

Таким образом, разработка сеченовских ученых представляет собой значительный вклад в развитие медицинской информатики и искусственного интеллекта, обеспечивая новые возможности для ранней диагностики и лечения заболеваний головного мозга.

Проект демонстрирует потенциал применения компьютерного зрения в медицине, открывая новые перспективы для повышения качества и доступности медицинской помощи.