Подписаться на новости
  • Сенатор
  • ООО "Ай Вао"
  • AI_Conference
  • Vitacoin

Сеть для ловли рака

Свёрточная нейронная сеть определяет типы раковых клеток

Сергей Сыров, ХХ2 век

Злокачественные опухоли отличаются друг от друга и даже в рамках одного диагноза могут содержать разные типы раковых клеток. Идентификация конкретных типов клеток для каждого случая заболевания может значительно повысить эффективность лечения. Проблема в том, что делать это долго и сложно – приходится полагаться на несовершенное человеческое зрение и мириться с большой долей ошибок.

Развитие систем ИИ может открыть новую эру раковой диагностики и лечения. Научная группа из Университета Осаки показала (статья о работе опубликована в журнале Cancer Research), как существующие проблемы можно преодолеть с помощью компьютерных технологий.

Учёные построили систему, способную определять различные типы раковых клеток путём простого сканирования полученных с помощью микросъёмки изображений с точностью, превышающей возможности человека.

CNN.jpg

Раковые клетки под микроскопом. Изображения, которые использовались для обучения свёрточной нейронной сети.

Основа системы – свёрточная нейронная сеть, форма искусственного интеллекта, смоделированная на принципах, на которых построено зрение животных. Сообщается, что ИИ после обучения способен определять раковые клетки и их устойчивость к радиационному воздействию.

«Сначала мы обучили нашу систему на восьми тысячах изображений клеток, полученных с помощью фазово-контрастного микроскопа, – говорит автор публикации Хидеши Исии (Hideshi Ishii). – Затем мы проверили точность её работы на ещё двух тысячах изображений, чтобы убедиться, улавливает ли она особенности, которые отличают мышиные раковые клетки от человеческих, и радиорезистентные раковые клетки от радиочувствительных».

Ожидается, что развитие и внедрение подобных систем в клиническую практику увеличит шансы пациентов на излечение. Появится возможность не тратить время и ресурсы организма больного на заведомо неэффективные процедуры.

Работа над системой продолжается – учёные надеются обучить её на большем количестве типов раковых клеток. Конечная цель – создание универсальной системы, которая будет автоматически идентифицировать и различать все патологические клетки.

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru


Читать статьи по темам:

рак диагностика компьютеры Версия для печати
Ошибка в тексте?
Выдели ее и нажми ctrl + enter
назад

Читать также:

Киберонколог

Компания Google предложила использовать нейронные сети для выявления ранних признаков онкологических заболеваний во время микроскопии.

читать

Точный прогноз озлокачествления

Диагностика при помощи методов машинного обучения могла бы на треть снизить количество необязательных мастэктомий.

читать

Идентификация раковых клеток

Новый компьютерный алгоритм SCENIC позволяет различить отдельные типы раковых клеток в олигодендроглиоме и меланоме.

читать

Watson-онколог: не всё так радужно

Возможности «Ватсона», описанные в пресс-релизах IBM и Memorial Sloan Kettering, на проверку оказались немного преувеличенными.

читать

Компьютеры помогают онкологам

Специалисты Google изучают, как можно дополнить «ручное» изучение образцов тканей алгоритмами машинного обучения для распознавания злокачественных клеток.

читать