Искусственный интеллект быстро распознает рак полости рта 10-07-2020 Ученые разрабатывают систему компьютерной диагностики на основе искусственного интеллекта для быстрой и точной диагностики рака полости рта.
Ученые из Института Перспективных Исследований в Области Науки и Техники (IASST) в Гувахати, Индия, разработали алгоритмы на основе искусственного интеллекта (ИИ) для быстрой диагностики и прогнозирования плоскоклеточного рака полости рта.
Система, разработанная исследовательской группой в централизованном отделе вычислительных и цифровых наук IASST во главе с доктором Липи Б. Маханта, также поможет при классификации плоскоклеточного рака полости рта.
В результате сотрудничества ученые разработали собственный набор данных, чтобы исключить любой эталонный набор данных по раку полости рта для исследования. Исследуя различные современные методы ИИ, и применив их к предлагаемым методам, ученые получили беспрецедентную точность в классификации рака полости рта. Исследование проводилось с применением двух методов оценки снимков биопсии.
Первый метод – перенос обучения с помощью предварительно обученной глубокой сверточной нейросети (CNN) на 4 моделях: Alexnet, VGG-16, VGG-19, Resnet-50. Второй метод – использование предварительной CNN модели. Затем лаборант отдела патологии отмечал области на снимке биопсии, данные были собраны и распределены по меткам. Наибольшая точность в классификации форм рака отмечалась при использовании модели Resnet-50, однако лучшая характеристика переноса обучения отмечалась у предварительной модели CNN, с точностью 97,5%.
На данный момент группа настроена на преобразование алгоритма в надлежащее программное обеспечение для проведения полевых испытаний. Доктор Маханта стремится предоставить всю передовую инфраструктурную поддержку для решения этих задач и считает, что программное обеспечение необходимо активно тестировать в больницах, чтобы оно было действительно надежным, более точным и достойным в реальном времени.
Появление глубокого обучения в области искусственного интеллекта имеет исключительную перспективу в цифровом анализе изображений, чтобы служить вычислительной помощью в диагностике рака, обеспечивая таким образом помощь в своевременном и эффективном прогнозировании и протоколах мультимодального лечения для онкологических больных и уменьшая рабочую нагрузку патологи при одновременном усилении борьбы с болезнью.
"Ценность данной работы в том, что впервые удалось использовать математические методы и технологию искусственного интеллекта для диагностики наиболее распространенной формы рака ротовой полости по снимкам биопсии", - говорят авторы.