В Сеченовском Университете молодые исследователи разработали инновационное веб-приложение, способное автоматически выявлять опухоли головного мозга на МРТ-снимках с использованием передовых методов компьютерного зрения.
Эта программа не только обнаруживает новообразования, но и точно определяет их местоположение и классифицирует их.
Целью разработки является улучшение точности диагностики опухолей на ранних стадиях и снижение нагрузки на специалистов в области рентгенологии.
По словам Ивана Симоновича, выпускника магистратуры по направлению «Интеллектуальные информационные технологии в медицине» Сеченовского Университета, существующие бесплатные ИИ-решения в основном ограничиваются лишь обнаружением опухолей без указания их точного местоположения или используют устаревшие модели.
Современные комплексные системы, такие как Aidoc и Mediaire mdbrain, обычно являются коммерческими и используют закрытые архитектуры, что затрудняет их доступность в России.
Новое приложение, разработанное в Сеченовском Университете, имеет открытый исходный код, доступный на GitHub.
Для его создания была обучена одна из самых современных моделей YOLO v11, используя более 5 тысяч стандартизированных изображений из открытых источников.
Благодаря современным методам аугментации и серии экспериментов удалось достичь точности детекции опухолей в 97,1%.
Приложение не только обнаруживает и локализует опухоли, но и классифицирует их, определяя, например, глиому, менингиому или аденому гипофиза.
На данный момент создан прототип веб-приложения и серверное приложение с веб-интерфейсом для демонстрации работы модели в реальном времени.
В будущем планируется улучшение точности модели, добавление новых данных из российских лабораторий и расширение функционала для выявления других патологий мозга.
По словам научного руководителя проекта Георгия Лебедева, это ИИ-решение может значительно повысить точность и скорость диагностики, снизить нагрузку на врачей и минимизировать человеческий фактор.
Проект готов к тестированию в клиниках университета, и выпускники демонстрируют высокий уровень подготовки для создания инновационных решений в медицине.