Выделите текст, чтобы комментировать.
В ЛЭТИ разработали высокоточную нейросеть для раннего выявления рака поджелудочной железы — в перспективе она станет частью системы поддержки врачебных решений и будет выдавать оценку вероятности злокачественности, а также степень инвазии в соседние органы. Модель ориентирована на анализ КТ брюшной полости с контрастированием и помогает заметить мельчайшие очаги до клинических проявлений.
Рак поджелудочной железы отличается агрессивным течением и ранним метастазированием, поэтому ключевую роль играет своевременное обнаружение. На КТ используют артериальную и венозную фазы: в первой лучше видны гиперваскулярные образования, во второй — гиповаскулярные. Автоматизация поиска и сегментации снижает риск пропуска и ускоряет разметку для последующих решений.
Данные для обучения включили 150 КТ-исследований в двух фазах. Врачи-рентгенологи подготовили сегментационные маски паренхимы и очагов, указав воксели интереса. Созданы две модели: одна выделяет орган и его поражения и строит 3D-представления, другая отличает исследования с опухолью от исследований без неё. Для валидации собрали отдельный набор из 46 анонимизированных КТ, оцененных экспертами.
По итогам тестирования нейросеть показала точность 92,55% при выявлении патологических изменений поджелудочной железы. Разработчики подчёркивают, что дальнейшее дообучение позволит уменьшить число пропусков, а окончательное заключение остаётся за врачом. Среди заявленных возможностей — интеграция с радиомикой для построения карты вероятностей, высокоточное определение наличия образования и ускоренная подготовка 3D-моделей для планирования хирургии.
Работы ведутся в рамках Десятилетия науки и технологий в России и курируются заведующим отделением рентгенологии и МР-исследований НМИЦ хирургии им. А. В. Вишневского Евгением Валерьевичем Кондратьевым.
