ИИ становится экспертом в диагностике внутричерепных кровоизлияний
Компьютерный алгоритм, разработанный учеными из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) и Калифорнийского университета в Беркли, превзошел двоих из четырех опытных рентгенологов в обнаружении крошечных кровоизлияний в мозг на КТ.
Алгоритму, разработанному командой, потребовалась всего одна секунда, чтобы определить, нет ли на КТ головы каких-либо признаков кровоизлияния. Он также проследил детальные контуры аномалий в трехмерной структуре мозга с приемлемыми уровнями ложных срабатываний. Некоторые пятна на томограммах в несколько мегапикселей могут иметь размер порядка 100 пикселей, и даже опытные радиологи иногда пропускают их, что может привести к серьезным последствиям.
Алгоритм обнаружил некоторые небольшие отклонения, которые пропустили эксперты. Он также отметил их расположение в головном мозге и классифицировал их по подтипу, что необходимо врачам для определения наилучшего лечения.
При разработке использовалась тип глубокого обучения, известный как полностью сверточная нейронная сеть, или FCN, которая обучает алгоритмы на относительно небольшом количестве изображений, в данном случае 4396 КТ. Каждая мельчайшая аномалия была размечена вручную на уровне пикселей.
На фото: Алгоритм ИИ выделил небольшую субдуральную гематому (зеленая) и субарахноидальное кровоизлияние (красное). (Изображение UCSF)