Курс ЦБ на 14.06: $ 88.21 94.83

Студенты Вологодского госуниверситета обучают нейросеть распознавать рак легких на ранней стадии

Студенты Вологодского госуниверситета обучают нейросеть распознавать рак легких на ранней стадии

Инновационный проект команда студентов Института математики, естественных и компьютерных наук Вологодского госуниверситета представила на Всероссийской выставке научно-технического творчества, которая проходит в рамках Международного форума «Молодые исследователи — регионам» в Вологде.

Студенты Павел Смирнов, Елизавета Шувалова и Сергей Смекалов проводили исследование под руководством кандидата технических наук, доцента кафедры автоматики и вычислительной техники ИМЕиКН Георгия Рапакова. Суть проекта — обучить нейросеть распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак легких.

«Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить Департаменту здравоохранения Вологодской области. Надеюсь, наш проект найдет отклик у специалистов и вместе мы сможем обсудить возможности использования нейросетевого подхода и методов искусственного интеллекта в работе учреждений здравоохранения города и области», — отметил Георгий Рапаков.

Одна из проблем, на решение которой и направлено исследование, это позднее выявление рака легких. В общей структуре заболеваемости онкологией среди населения Вологодской области рак легких составляет 10,1 %. Этот вид онкологии также составляет наибольший удельный вес в смертности населения Вологодской области — 17,4 %.

Метод распознавания рака легких, от которого отталкиваются студенты ВоГУ, — это традиционная обработка изображений нейросетью.

«Специализированные источники сети Интернет позволили собрать базу данных из 22 000 изображений, классифицированных в соответствии с требованиями Международной классификации болезней. 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 легкие от пораженных заболеванием», — рассказал студент 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», — считает студент Павел Смирнов.

В дальнейшем студенты планируют улучшить показатели за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.

Ирина Бондаренко
Другие новости по теме
14.06.2024 14:13

Команда ВоГУ заняла третье место на областной универсиаде по лёгкой атлетике

Лучшими по итогам соревнований стала сборная Военного университета радиоэлектроники Череповца, серебро у ЧГУ. Четвертое командное место заняли курсанты ВИПЭ ФСИН.
13.06.2024 17:28

ВоГУ примет II фестиваль исторического просвещения Российского исторического общества

Вологодский государственный университет (ВоГУ) в этом году станет площадкой для проведения II фестиваля исторического просвещения Российского исторического общества.
13.06.2024 08:09

В ВоГУ пройдёт XV Международная научно-техническая конференция

27–28 июня в ВоГУ пройдёт XV Международная научно-техническая конференция «Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес» (ИНФОС-2024).

Лента новостей
Система Orphus

Ваш браузер устарел!

Обновите ваш браузер для правильного отображения этого сайта. Обновить мой браузер

×