Система поддержки принятия врачебного решения с использованием модуля искусственного интеллекта для эндоскопических исследований желудка

Аннотация:

Проведен анализ использования методов и алгоритмов глубокого машинного обучения для решения задачи автоматического обнаружения и классификации онкологических патологий на эндоскопических видеоизображениях желудка. Собрана база эндоскопических изображений желудка, состоящая из более чем 14 000 образцов, разделенных на три класса: «рак», «ранний рак», «другая патология». Разработан опытный образец системы поддержки принятия врачебного решения в эндоскопии, состоящий из отдельных модулей с собственной законченной функциональностью. B настоящее время актуальной научно-технической задачей является применение методов машинного обучения для построения алгоритмов анализа изображений и видеоданных в различных медицинских системах . Например, большое число исследований посвящено анализу использования систем искусственного интеллекта в качестве модуля поддержки принятия врачебного решения при эндоскопическом исследовании желудка . Задача ранней диагностика рака желудка является чрезвычайно актуальной, и для ее решения используется современное высокотехнологичное оборудование, включая методы узкоспектральной и увеличительной эндоскопии. Подобная диагностика относится к медицинским исследованиям экспертного уровня, что требует привлечения врачей высокой квалификации. Это связано со значительной трудоемкостью интерпретации видеоданных ввиду высокой вариативности эндоскопических изображений, которые также подвержены воздействию различных артефактов . Использование методов детектирования и классификации объектов на видеоизображениях в эндоскопии способно уменьшить влияние человеческого фактора, увеличить итоговую точность медицинской диагностики, снизить временные затраты на проведение исследования. Кроме того, подобные системы могут успешно применяться для обучения начинающих специалистов в данной области медицины и совершенствования навыков уже имеющегося медицинского персонала . Это позволит в перспективе использовать данный тип современной диагностики для массовых (скрининговых) исследований, что повлечет за собой увеличение процента обнаружения онкологических заболеваний на ранней стадии их развития. Целью настоящего исследования является разработка опытного образца системы поддержки принятия врачебного решения для эндоскопических исследований желудка. Для достижения поставленной цели используются методы цифровой обработки и анализа изображений, технического зрения и глубокого машинного обучения.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2023
Объем: 4с.
Дополнительная информация: 2023.-N 6.-С.44-47. Библ. 13 назв.
Просмотров: 10