Светлана Алексеевна Черкасова и Олег Владимирович Калиниченко выступили соавторами статьи о возможностях искусственного интеллекта в целях диагностики самого распространенного типа опухолей головного мозга.
В 44 номере журнала «Информационные и телекоммуникационные технологии» вышла научная публикация «Расчет чувствительности и специфичности при оценке метрик качества работы искусственной нейронной сети U-NET для решения задач сегментации на медицинских данных». Авторы статьи — главный врач центра МРТ «Ами» Светлана Алексеевна Черкасова и управляющий центром Олег Владимирович Калиниченко, а также сотрудники Лаборатории им. В.А. Бурцева и Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. акад. И.П. Павлова.
Биологическая нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных синапсами. Искусственная нейронная сеть представляет собой вычислительную систему, организованную по принципу биологической нейронной сети, где каждый нейрон представляет собой определенную математическую функцию, а каждое соединение (искусственный синапс) способно передавать информацию для вычисления от одной такой функции (искусственного нейрона) к другой. Нейроны объединяются в слои, каждый слой может выполнять свои собственные преобразования данных, обработанная информация передается от одного слоя к другому.
Нейронные сети обучаются путем обработки примеров, в каждом из которых известны входные данные и тот результат, которого нужно получить. По сути, обучение представляет собой сравнение результатов, полученных нейронной сетью, с теми, которые уже известны, и уточнение критериев по итогу сравнения. Внесение новых настроек (уточнение критериев) делает результат, который получают нейронными сетями, все более и более похожим на нужный.
В упомянутом материале подробно описано использование сверточной нейронной сети U-NET (convolutional neural network, CNN, была создана в 2015 году во Фрайбургском университете, Швейцария), которая была обучена для решения задачи сегментации и детекции глиальных опухолей головного мозга. Для обучения нейронной сети были использованы анонимизированные результаты (изображения) МРТ из исследований, проведенных в центре МРТ «Ами» для пациентов с выявленными глиомами.
Глиомы — вид опухолей, поражающих глиальные клетки головного мозга, которые обеспечивают питание и нормальное функционирование нейронов. Размеры таких опухолей могут колебаться от всего нескольких миллиметров до 10 сантиметров. По медицинской статистике, глиомы составляют половину от всех обнаруженных опухолей головного мозга. Наиболее достоверным неинвазивным методом диагностики данного заболевания является магнитно-резонансная томография.
В статье предложены критерии для сравнения изображений МРТ между собой для распознавания на них глиом, а также для сравнения их с другими диагностическими тестами. Применение нейронных сетей в сфере медицины, в совокупности с такими точными методами аппаратной диагностики, как МРТ, существенно расширяет возможности врачей в области ранней диагностики онкозаболеваний.
