Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали самую точную нейросеть для определения COVID-19 по рентгеновским и КТ снимкам легких. Установлено, что точность нейросети составляет 99,23%, об этом «Газете.Ru» рассказали в СПбПУ.
Сегодня ПЦР – стандарт диагностики заболевания, однако процедура анализа имеет несколько минусов. Во-первых, она занимает 4-6 часов времени до получения результатов. Во-вторых, есть риск получения ложноотрицательных результатов, особенно на ранних стадиях заболевания. Поэтому продолжаются поиски ранней диагностики заболевания.
Визуализация легких с помощью рентгена или КТ – хорошее дополнение к ПЦР-тесту. Кроме того, эти процедуры помогают исключить ассоциированную с коронавирусом пневмонию. Однако интерпретация результатов рентгенографии или КТ-снимка требует высокого внимания высококвалифицированных специалистов.
Чтобы облегчить процесс интерпретации изображений, исследователи петербургского Политеха создали нейросеть, выявляющую признаки ковид-ассоциированной пневмонии на основе изображений компьютерной томографии.
«Наша модель позволяет быстро и точно определить наличие COVID-19 или других видов пневмонии на КТ-снимках легких. Это может помочь врачам быстрее и точнее ставить диагнозы, что позволит снизить нагрузку на медицинский персонал. От аналогов наша программа отличается, прежде всего, улучшенной точностью интерпретации», – рассказал «Газете.Ru» один из разработчиков нейросети, инженер Научно-технологического комплекса «Математическое моделирование и интеллектуальные системы управления» Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» СПбПУ Диб Али.
Для обучения нейросети ученые воспользовались набором срезов компьютерной томографии COVID-19, полученных в разных странах. Он содержит более 7500 снимков легких, пораженных ассоциированной с коронавирусом пневмонией, более 2500 снимков легких с внебольничной пневмонией и почти 7000 снимков здоровых легких.
Результаты четырехкратной перекрестной проверки новой нейросети доказали ее точность и эффективность. По словам исследователей, модель имеет большой потенциал для точной и быстрой диагностики COVID-19 с использованием изображений компьютерной томографии.
Ранее ученые создали нейросеть для идентификации дипфейков на фото и видео.
