В ГУАП разработали алгоритм компьютерного зрения для диагностики пневмонии
Аспирантка Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения разработала алгоритм компьютерного зрения для диагностики пневмонии по рентгеновским снимкам.
Традиционные методы обнаружения пневмонии, такие как рентгенография и компьютерная томография, требуют высокой квалификации специалистов и могут быть подвержены субъективным оценкам. Развитие технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения открывает новые возможности для автоматизации и повышения точности медицинской диагностики.
Аспирантка ГУАП Анастасия Раскопина сравнила разные модели искусственного интеллекта и выбрала наиболее эффективные. Некоторые из них смогли достигнуть точности более 90%, что значительно улучшает диагностику по сравнению с традиционными методами.
– Мне удалось построить 20 разных моделей и сравнить множество архитектур глубокого обучения, чтобы использовать их в работе с рентгеновскими снимками. Был проведен сравнительный анализ множества моделей, включая классические алгоритмы и современные архитектуры нейросетей. Такой подход позволил определить наиболее эффективное решение, учитывающее особенности медицинских изображений, что редко встречается в подобных исследованиях. Так, наиболее эффективные модели для решения задачи диагностики продемонстрировали точность более 90%. Например, получилось добиться 94% точности при помощи модели Inception и 93.2% при помощи модели MobileNet, – пояснила Анастасия Раскопина.
Преимуществом данной разработки является высокая точность и возможность автоматической обработки больших объемов данных, что ускоряет диагностику и снижает вероятность ошибок. В отличие от аналогов, алгоритм аспирантки ГУАП адаптирован к особенностям медицинских изображений и использует передовые метрики для оценки качества работы, обеспечивая надежность и точность в клинической практике.
Результаты работы перспективны для внедрения в клиническую практику, способствуя созданию более эффективных систем диагностики.