ИИ выявляет патологии на КТ без разметки снимков

В Московском государственном университете был разработан новый метод анализа КТ-снимков, который не требует предварительной разметки изображений. Результаты работы были опубликованы 16 июля пресс-службой университета.

Данный подход основан на самообучающихся моделях, которые способны выявлять аномалии, статистически отличающиеся от нормы. Система Screener анализирует распределение признаков на уровне отдельных участков снимка, используя более 30 тысяч неразмеченных КТ-исследований.

Метод прошёл тестирование на четырёх наборах данных, включая снимки с признаками рака лёгких, пневмонии, опухолей печени и почек. Он продемонстрировал более высокую точность по сравнению с существующими алгоритмами сегментации аномалий.

Разработка может стать полезным инструментом для предварительного анализа медицинских изображений и создания универсальных диагностических систем на основе искусственного интеллекта.