Ученые Сколтеха и Университета Шарджи (ОАЭ) научили нейросеть учитывать медицинские признаки при поиске пораженных участков мозга на МРТ. Это помогло лучше выявлять изменения, связанные с эпилепсией и рассеянным склерозом. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе Сколтеха.
Существующие алгоритмы часто хорошо распознают типичные проявления болезни, но пропускают менее привычные. Например, при фармакорезистентной эпилепсии нейросети замечают размытую границу между серым и белым веществом. Однако компактные участки с повышенной интенсивностью сигнала могут оставаться без внимания.
При рассеянном склерозе возникает похожая проблема: крупные очаги алгоритмы находят увереннее, чем мелкие. Между тем появление новых небольших поражений тоже важно для оценки состояния пациента и выбора лечения.
Исследователи дополнили стандартную задачу сегментации — разделения снимка на здоровые и патологические участки — вспомогательной классификацией. Теперь модель также различает типы очагов с учетом их расположения и особенностей границ. Это побуждает ее опираться на признаки, которыми пользуются врачи, и внимательнее анализировать нетипичные изменения.
Подход проверили на клинических данных. Для снимков с признаками эпилепсии показатель качества детектирования вырос с 72% до 80%, то есть на восемь процентных пунктов. Для рассеянного склероза авторы сообщили об улучшении на 2%. Кроме того, сопоставимого с прежними моделями результата удалось достичь, используя на 30% меньше обучающих данных.
По словам первого автора Надежды Алсахановой, дальнейшее развитие подхода позволит снабжать выводы модели пояснениями для врача. Пока это перспектива: нынешняя работа демонстрирует улучшение поиска патологических областей, а не готовую замену клинической диагностике. Исследование поддержано Российским научным фондом.
Ранее ученые нашли в детском мозге возможный признак будущей депрессии.