МРТ

ИИ-приложение обучили находить опухоли головного мозга на снимках

Молодые ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова разработали уникальное веб-приложение на основе искусственного интеллекта, которое с высочайшей точностью обнаруживает и классифицирует опухоли головного мозга на МРТ-снимках. Отечественная разработка с открытым кодом призвана стать надежным помощником для врачей-рентгенологов и повысить уровень ранней диагностики онкологических заболеваний.
Автор Наука Mail
Девушка проходит МРТ
Существующие на сегодняшний день бесплатные ИИ-решения ограничиваются в основном только обнаружением новообразования без определения его местонахожденияИсточник: Unsplash

В Первом МГМУ имени И.М. Сеченова создали нейросеть, способную детектировать опухоли головного мозга на магнитно-резонансной томографии. Разработка молодых ученых представляет собой веб-приложение для автоматического выявления новообразований, определения их точной локализации и последующей классификации. Как подчеркивают создатели, этот проект повышает точность диагностирования опасных патологий на ранних стадиях и существенно снижает нагрузки на специалистов в области рентгенологии.

Автор проекта, выпускник магистратуры Сеченовского Университета Иван Симонович, пояснил ключевое преимущество отечественной разработки. В отличие от существующих бесплатных иностранных аналогов, которые часто ограничиваются лишь обнаружением проблемы без указания ее местонахождения или используют устаревшие алгоритмы, новое решение является комплексным. При этом оно лишено главного недостатка современных коммерческих систем — закрытости кода и зависимости от зарубежных сервисов, доступ к которым в России затруднен.

Изображение опухоли в мозге
Веб-приложение не только находит опухоль и определяет место ее локализации, но и классифицирует новообразованиеИсточник: https://news.keckmedicine.org

Важной особенностью веб-приложения является его полная открытость. Исходный код проекта выложен на платформу GitHub, что позволяет мировому медицинскому и IT-сообществу участвовать в его доработке и адаптации. В основе алгоритма лежит одна из самых современных архитектур YOLO v11. Для ее обучения было использовано более пяти тысяч стандартизированных изображений из открытых источников. Благодаря применению передовых техник аугментации данных исследователям удалось достичь рекордного показателя точности детекции на уровне 97,1%.

Как отметил научный руководитель проекта, директор Центра цифровой медицины Георгий Лебедев, данное ИИ-решение в перспективе способно значительно повысить скорость и точность первичной диагностики, минимизировав влияние человеческого фактора. На текущий момент уже создан рабочий прототип с веб-интерфейсом для демонстрации работы модели в режиме реального времени. Проект готов к апробации в клиниках университета. В планах разработчиков — дальнейшее повышение точности модели, интеграция с данными из российских лабораторий, доработка интерфейса для врачей и расширение функционала для обнаружения других видов внутричерепных патологий.

Ранее ученые проверили новую мРНК-вакцину и добились поразительного эффекта: у мышей опухоли либо уменьшались, либо полностью исчезали.