Специалисты Центра искусственного интеллекта МГУ им. М. В. Ломоносова разработали метод выявления патологий на снимках компьютерной томографии (КТ), который не требует разметки обучающих изображений для ИИ.
Обычно для обучения искусственного интеллекта берут снимки, где специалисты заранее указывают, какие именно патологии должна найти модель. Но, по словам экспертов, такие данные весьма ограничены — размечены лишь отдельные заболевания, тогда как другие патологические изменения остаются без аннотаций.
Исследователи МГУ пошли другим путем. Они предложили рассматривать поиск патологий как задачу обнаружения аномалий. Метод основан на предположении, что патологические изменения встречаются значительно реже нормальных структур.
Модель обучается определять участки изображения, статистически отличающиеся от нормальных структур КТ. Система уже обработала больше 30 тысяч снимков, включающих изображения с признаками рака легких, пневмонии, опухолей печени и почек.
Новый подход показал более высокую точность по сравнению с существующими методами сегментации аномалий на КТ-изображениях. В университете уверены, ИИ-решение может стать инструментом предварительного анализа медицинских изображений и помочь в создании более универсальных систем искусственного интеллекта для диагностики.
