ИИ выявляет патологии на КТ без разметки снимков

В МГУ разработали метод анализа КТ-снимков, который не требует предварительной разметки изображений. Об этом 16 июля сообщила пресс-служба университета. Об этом пишет Togliatti24.

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

Метод протестировали на четырех наборах данных, включая снимки с признаками рака легких, пневмонии, опухолей печени и почек. Он показал более высокую точность, чем существующие алгоритмы сегментации аномалий.

Разработка может стать инструментом для предварительного анализа медицинских изображений и создания универсальных диагностических систем ИИ.