13.05.2021 №19

image

В ОИПИ НАН Беларуси разработан экспериментальный образец информационной системы анализа медицинских изображений.

В Объединенном институте проблем информатики НАН Беларуси разработан экспериментальный образец информационной системы анализа медицинских изображений на основе грид-технологий. Система предназначена для решения задач поддержки предварительной диагностики заболеваний легких на основе обработки и анализа радиологических изображений. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут обрабатывать как рентгеновские снимки, так и изображения компьютерной томографии.

Разработка методов по автоматическому выявлению новообразований в легких на основе рентгеновских снимков и изображений компьютерной томографии ведется в институте уже несколько лет. Сегодня алгоритмы на основе технологий глубоких нейронных сетей и искусственного интеллекта в распознавании изображений уже превзошли человека в ряде практических задач.

Старший научный сотрудник лаборатории анализа биомедицинских изображений Виталий Левчук рассказывает, что изначально ученые фокусировались на новообразованиях, связанных с туберкулезом легких, и много времени тесно работали с врачами НПЦ пульмонологии и фтизиатрии. На первом этапе создавалась достаточно объемная база обучающих данных, включавшая в себя трехмерные изображения компьютерной томографии с вручную отсегментированными новообразованиями. Затем алгоритмы на основе глубоких сверточных нейронных сетей «обучались» на подготовленном наборе данных. В итоге обученные алгоритмы могли самостоятельно выявлять проблемные участки на изображениях. Разработанные методы были «завернуты» в вычислительный веб-сервис для обеспечения возможности удаленного анализа изображений.

На данный момент система находится в стадии тестирования. Дело в том, что внедрение разработок медицинской направленности – это всегда крайне сложно и ответственно, ведь на кону здоровье человека. Поэтому о полноценном внедрении в медицинскую практику пока говорить рано. И тут важно сделать оговорку: искусственный интеллект не может полноценно заменить специалиста-врача. Подобные системы, как и у нас, так и за рубежом, могут рассматриваться скорее как вспомогательный инструмент, источник так называемого второго мнения, своеобразная помощь для врача. В конце концов, программное обеспечение не может брать ответственность, которую несет врач. Программа – это лишь помощник.

После успешной работы с новообразованиями туберкулеза команда переключилась на ставшую актуальной в последние месяцы ковидную тематику и, кстати, довольно успешно. Система может выявлять коронавирусные новообразования по снимкам компьютерной томографии. В конце прошлого года команда от ОИПИ НАН Беларуси на платформе Grand Challenge принимала участие в международном соревновании по новым методам сегментации образований, вызванных вирусом SARS-CoV-2, на изображениях компьютерной томографии легких. Изображения для проведения соревнования предоставлялись организаторами мероприятия и были получены из нескольких организаций и стран от пациентов с разным возрастом, полом, а также различной степенью развития болезни. В соревновании участвовали более 200 команд со всего мира. Результаты белорусских ученых вошли в десятку лучших решений. Из этого, по словам В. Левчука, извлечен хороший опыт, получены новые знания, сделаны выводы, в каком направлении нужно двигаться дальше.

Сейчас у ученых ОИПИ есть идея встроить алгоритмы анализа рентгенологических изображений в уже существующие системы передачи и хранения медицинских данных. Это позволит на самой ранней стадии автоматически выявлять подозрительные случаи. Впоследствии это поможет снизить риски распространения опасных инфекционных заболеваний.

Работают ученые и в других направлениях. Так, недавно команда молодых сотрудников ОИПИ и магистрантов БГУ под руководством зав. лабораторией ОИПИ НАН Беларуси В. Ковалева стала победителем Международного конкурса студенческих научных работ Black Sea Science 2021 в номинации «Информационные технологии, автоматизация и робототехника». Международное жюри высоко оценило их научную работу «Поддержка диагностики рака простаты на основе анализа полнослайдовых гистологических изображений и методов глубокого обучения», присвоив 1-е место. Всего в конкурсе в этой номинации приняли участие 69 работ из 9 стран мира.

Максим ГУЛЯКЕВИЧ, «Навука»