Ученые из Университета Джонса Хопкинса создали набор данных для анализа компьютерной томографии (КТ) брюшной полости под названием AbdomenAtlas, ускоряющий определение точного местоположения раковых опухолей в 10 раз.
Уникальный массив включает более 45 тысяч результатов 3D-сканирований, размеченных по 142 анатомическим структурам.
Его объем в 36 раз превышает таковой у ранних аналогов.Ученые объяснили, разметка медицинских изображений — это крайне трудоемкий процесс, обычно требующий сотен тысяч часов работы радиологов. Она необходима для идентификации и маркировки патологий, таких как опухоли, воспаления или другие аномалии, на снимках МРТ и КТ, а также оценки состояния органов.
Существенно ускорить этот процесс удалось с помощью искусственного интеллекта. Для этого использовались три модели ИИ, обученные на уже размеченных данных, которые автоматически аннотировали новые изображения. В дальнейшем команда из 12 радиологов и медицинских специалистов вручную уточняла аннотации, используя специальные карты внимания.
В результате применения ИИ разметка органов ускорилась в 500 раз, а опухолей — в 10. По словам авторов исследования, искусственный интеллект уже достиг уровня среднего радиолога в некоторых задачах, таких как выявление новообразований.
Ученые отметили, что в будущем новый набор данных станет важным инструментом для улучшения диагностики заболеваний на ранних стадиях и создания цифровых двойников пациентов. Исследователи надеются, что AbdomenAtlas послужит стимулом для дальнейшего сотрудничества медицинских учреждений и ускорит развитие ИИ-диагностики.
Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки
.articleElement { border-top: solid 1px #e5e5e5; border-bottom: solid 1px #e5e5e5; padding: 12px 0; overflow: hidden; position: relative; background: #fff; margin-top: -1px;
} .articleElement:hover { text-decoration: underline;
} .articleElement img { width: 100px; height: 100px; float: left; padding-right: 14px;
} .articleElement a { color: #222222; text-decoration: none;
} .articleElement .title { line-height: 1.285rem; font-weight: 800; color: #000000; text-align: left;
} .articleElement .metaElement { position: absolute; bottom: 12px; left: 114px;
} .meta-date { display: inline-block; font-size: 0.8rem; color: #999999; margin-right: 15px;
} .meta-date::before { background: url() 0px 0px no-repeat; vertical-align: text-bottom; width: 14px; height: 14px; content: “”; display: inline-block; margin-right: .3rem;
} .meta-views { display: inline-block; font-size: 0.8rem; color: #999999; margin-right: 15px;
} .meta-views::before { background: url() 0px 0px no-repeat; vertical-align: text-bottom; width: 14px; height: 14px; content: “”; display: inline-block; margin-right: .3rem;
} .meta-comments { display: inline-block; font-size: 0.8rem; color: #999999;
} .meta-comments::before { background: url() 0px 0px no-repeat; vertical-align: text-bottom; width: 14px; height: 14px; content: “”; display: inline-block; margin-right: .3rem;
} .xfolkentryDesc.elementInView { position:relative; z-index:99;
} .xfolkentryDesc.elementInView::before { position: fixed; top: 0; left: 0; width: 100vw; height: 100%; background: rgba(0, 0, 0, 0.6); content: “”;
}
Свежие комментарии