Ученые в Красноярске создали систему обнаружения границ опухоли молочной железы

© РИА Новости. Алексей Сухоруков

Красноярск. 16 января. ИНТЕРФАКС-СИБИРЬ - Российско-иракский коллектив ученых разработал систему для обнаружения границ опухоли молочной железы, сообщает пресс-служба Сибирского федерального университета (СФУ).

"Автоматизация процесса обнаружения и сегментации опухоли с помощью новой системы поможет радиологам значительно уменьшить время диагностики и повысить точность определения пораженных и здоровых участков", - говорится в сообщении.

По словам соавтора работы, инженера-исследователя лаборатории искусственного интеллекта СФУ Юсифа Ахмеда Хамада, система, направленная на сегментацию, выделение границ и измерение размеров опухоли, тестируется и дорабатывается.

Входными данными выступает маммограмма, используемая для диагностики опухолей молочной железы, изображение которой преобразуется в оттенки серого, если оно представлено в формате RGB. После масштабирования изображение с измененным размером подвергается медианному фильтру, который минимизирует случайный шум, сохраняя при этом его заданные границы изображения.

В свою очередь руководитель исследования, доцент кафедры систем искусственного интеллекта СФУ Анастасия Сафонова пояснила, что также используется фильтр шумоподавления для повышения качества и контрастности на этапе улучшения сканирования исходного изображения.

"Сегментация и измерение медицинского изображения рекомендуется после улучшения изображения, чтобы точнее определить границы пораженной области. Последний этап исследования - детектор Кэнни, который четко определяет здоровые области железы и опухоли на основе разработанного метода сегментации", - цитирует пресс-служба слова Сафоновой.

Точность прогноза у новой системы на 18% выше по сравнению с широко используемыми алгоритмами нейронных сетей (SegNet и UNet). По словам разработчиков, в медицине уже применяют подобные алгоритмы, однако они считаются вспомогательным методом и не заменяют экспертное мнение полностью.

Также ученые отметили, что система может быть адаптирована, в том числе для выявления различных патологий легких - как с незначительными доработками, так и в уже существующем виде.