• РусскийEnglishDeutschFrançaisEspañol中文(简体)
  • Студенты ТИУ создают систему диагностики патологии лёгких с точностью до 95%

    21.04.2022

    Скрининговую систему для выявления патологии лёгких на основании изображений компьютерной томографии при COVID-19 разрабатывают молодые инженеры Тюменского индустриального университета. В перспективе точность результатов распознавания отклонений легких достигнет 95% и более. Проект реализуется для ГАУ ТО «Медицинский информационно-аналитический центр».

    Основной задачей разработки является оптимизация процесса анализа изображений КТ, с целью увеличения пропускной способности отделений лучевой диагностики при сохранении показателей точности выявления заболевания и снижения нагрузки на врачей-рентгенологов. Для решения этой задачи было предложено внедрение автоматической системы скрининга патологии легких на основе искусственного интеллекта.

    Над моделью работают Светлана Сорокина, Дамир Каримов и Елена Шутова, студенты 4 курса Института геологии и нефтегазодобычи, обучающиеся по профилю «Биотехнические и медицинские аппараты и системы». Проект выполняется под руководством доктора медицинских наук, профессора Владимира Баранова, старшего преподавателя кафедры кибернетических систем Владимира Доманского и доцента кафедры физики, методов контроля и диагностики Елены Глушковой.

    «Компьютерная томография - один из эффективных инструментов скрининга пневмонии при COVID-19, но КТ-изображения не исследуются на наличие иных легочных патологий (рак легкого, туберкулез). Поэтому мы предлагаем свое решение: создание модели для автоматического анализа КТ грудной клетки на основе искусственного интеллекта», - рассказала участник команды Светлана Сорокина.

    Для разработки системы диагностики была выбрана сверточная нейронная сеть архитектуры AlexNet, сформирован набор данных (dataset) для ее обучения и тестирования. В результате тестирования CNN, доля правильных ответов алгоритма составила более 90%.

    «Результаты исследования говорят, что CNN стабильна, в связи с чем мы будем ее дообучать, чтобы добиться повышения точности результатов распознавания патологий легких до 95% и более, - добавила Светлана Сорокина. – В перспективе система поможет не только автоматизировать и улучшить процесс диагностики патологий лёгких при COVID-19, но и может быть применена для диагностики заболеваний других органов, в том числе для раннего распознавания онкологических заболеваний».

    Проект реализуется чуть меньше года и за это время успел получил признание сразу на нескольких авторитетных отраслевых площадках: на онлайн-выставке China Hi-Tech Fair (CHTF) в Китае (ноябре 2021 г.); на Международной конференции по моделированию и анализу комплексных систем и процессов MACSPro’2021 в Москве (декабре 2021 г.); на студенческой образовательной программе: «Основы современной вычислительной биологии и биоинформатики» в Сочи в образовательном центре «Сириус» (март 2022 г.); на XXVIII Всероссийской конференции молодых учёных с международным участием «Актуальные проблемы биомедицины-2022», в Санкт-Петербурге (март 2022 г.).

    Отдел медиа и внешних коммуникаций ТИУ

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *