Инновационный проект команда студентов Института математики, естественных и компьютерных наук (ИМЕиКН) Вологодского госуниверситета представила на Всероссийской выставке научно-технического творчества (НТТМ-2024), которая проходит в рамках международного форума «Молодые исследователи – регионам» в Вологде.
Студенты ВоГУ Павел Смирнов, Елизавета Шувалова и Сергей Смекалов проводили исследование под руководством кандидата технических наук, доцента кафедры автоматики и вычислительной техники ИМЕиКН ВоГУ Георгия Рапакова. Суть проекта – обучить нейросеть распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак лёгких.
«Распознавание злокачественных новообразований на ранней стадии, в том числе рака лёгких – актуальная для системы здравоохранения тема. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить Департаменту здравоохранения Вологодской области. Надеюсь, наш проект найдёт отклик у специалистов и вместе мы сможем обсудить возможности использования нейросетевого подхода и методов искусственного интеллекта в работе учреждений здравоохранения города и области. Современный уровень машинной диагностики позволит более эффективно решать задачи региональной программы Вологодской области «Борьба с онкологическими заболеваниями» на 2019–2024 годы, в том числе разгрузить специалистов первичного звена», – отметил Георгий Рапаков.
Одна из проблем, на решение которой и направлено исследование, это позднее
выявление рака лёгких. Студентка ВоГУ Елизавета Шувалова рассказывает, что в общей структуре заболеваемости онкологией среди населения Вологодской области рак лёгких составляет 10,1% от общего числа установленных злокачественных новообразований. Данный вид онкологии также составляет наибольший удельный вес в смертности населения Вологодской области от ЗНО – 17,4%. Среднее значение этого показателя по России составляет 17,0%.
Метод распознавания рака лёгких, от которого отталкиваются студенты ВоГУ –
это традиционная обработка изображений нейросетью. «Специализированные
источники сети Интернет позволили собрать базу данных из 22000 изображений, классифицированных в соответствии с требованиями Международной классификации болезней (МКБ-10). Из них 17 тысяч снимков были использованы для обучения нейросети, а 5 тысяч – для тестирования. В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые лёгкие от пораженных заболеванием», – пояснил студент ВоГУ Сергей Смекалов.
«В результате сравнительного анализа мы выбрали нейросеть EfficientNet B7,
как компромиссное решение с точки зрения качества распознавания, скорости
обработки и аппаратных требований. Точность классификации на тестовой выборке составила от 67 до 95%, что считается приемлемым значением для предварительного диагноза. Окончательное решение всегда остается за специалистом и может потребовать дополнительной диагностики. Самое главное здесь – не потерять время на исследованиях и начать лечение как можно раньше», – считает студент ВоГУ Павел Смирнов.
В дальнейшем учащиеся планируют улучшить показатели за счёт расширения
набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта, – сообщает ГТРК «Вологда» со ссылкой на пресс-службу вуза.
