Современные модели искусственного интеллекта (ИИ), обученные на данных магнитно-резонансной томографии (МРТ), демонстрируют высокую точность в различении опухолей головного мозга и здоровых тканей, приближающуюся к человеческим возможностям. С использованием сверточных нейронных сетей и переноса обучения на основе задач, таких как обнаружение камуфляжа, исследователи смогли значительно улучшить способность моделей распознавать раковые образования.
Объяснимость и доверие
Одним из ключевых аспектов данного исследования является объяснимость, которая позволяет ИИ выделять области, идентифицируемые как раковые. Это способствует укреплению доверия между рентгенологами и пациентами. Хотя метод немного менее точен, чем человеческий анализ, он демонстрирует перспективность использования ИИ в клинической радиологии как прозрачного инструмента.
Методика
Новая статья, опубликованная в журнале Biology Methods and Protocols издательства Oxford University Press, показывает, что ученые могут обучать модели ИИ для различения опухолей головного мозга и здоровых тканей. Эти модели уже способны находить опухоли на изображениях МРТ почти так же хорошо, как опытные рентгенологи.
Прогресс в ИИ для медицины
Исследователи достигли значительных успехов в разработке ИИ для медицинских приложений, особенно в радиологии, где задержка в обработке изображений может негативно сказаться на лечении пациентов.
Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сети (CNN) являются мощными инструментами для обучения моделей ИИ на больших наборах данных изображений. Они позволяют «научиться» различать изображения и обладают возможностью переноса обучения, что позволяет повторно использовать модель, обученную для одной задачи, для нового проекта.
Параллели между животными и опухолями
Ученые обнаружили параллель между животным, скрывающимся под естественным камуфляжем, и группой раковых клеток, сливающихся с окружающей здоровой тканью. Наученный процесс обобщения важен для понимания того, как сеть может обнаруживать замаскированные объекты, что особенно полезно для выявления опухолей.
Исследование и результаты
В этом ретроспективном исследовании общедоступных данных МРТ ученые изучили, как модели нейронных сетей могут быть обучены на визуализации рака мозга, одновременно внедряя уникальный этап обучения переносу обнаружения камуфляжных животных. Используя МРТ из общедоступных онлайн-хранилищ, исследователи научили сети различать здоровые и раковые МРТ.
Точность и объяснимость
Исследователи обнаружили, что сети почти идеально обнаруживают нормальные изображения мозга и различают раковые и здоровые ткани. Ключевой особенностью сети является множество способов объяснения ее решений, что повышает доверие к моделям как со стороны медицинских работников, так и пациентов.
Заключение
В будущем будет важно сосредоточиться на создании глубоких сетевых моделей с интуитивно понятными решениями, чтобы ИИ мог играть прозрачную вспомогательную роль в клинических средах. Хотя во всех случаях сетям было сложнее различать типы рака мозга, они продемонстрировали четкое внутреннее представительство в сети.
Перспективы
Точность и ясность улучшились по мере того, как исследователи обучали сети обнаружению камуфляжа. Трансферное обучение повысило точность сетей. Хотя самая эффективная предложенная модель была на 6% менее точной, чем человеческое обнаружение, исследование успешно демонстрирует количественное улучшение, вызванное данной парадигмой обучения.
Выводы
Достижения в области ИИ позволяют более точно обнаруживать и распознавать закономерности, что улучшает диагностику и скрининг на основе визуализации. Однако необходимо стремиться к большей объяснимости ИИ для улучшения общения между людьми и ИИ, особенно в медицинских целях. Четкие и объяснимые модели способствуют более точной диагностике, отслеживанию прогрессирования заболевания и мониторингу лечения.
Литература.
“Deep Learning and Transfer Learning for Brain Tumor Detection and Classification” by Arash Yazdanbakhsh et al. Biology Methods and Protocols
