Рак груди остается на первом месте по количеству заболеваемости и смертности у женщин во всем мире, отмечалось в материалах Международного агентства по изучению рака Всемирной организации здравоохранения за 2020 год.
Чтобы обнаружить злокачественные новообразования, медперсонал прибегает к УЗИ. Но даже опытные специалисты испытывают трудности при классификации злокачественных и доброкачественных опухолей.
Китайские врачи делят злокачественные новообразования на четыре категории:
- доброкачественные;
- злокачественные;
- воспалительные;
- аденоз (увеличение молочных желез).
Если новообразование груди ошибочно диагностируется как злокачественная опухоль, специалист назначает биопсию материала. Это приводит к риску для здоровья пациентки.
Китайские ученые обучили сверточные нейронные сети (CNN) классификации изображений УЗИ. Для этого собраны 15,6 тыс. изображений 3,6 тыс. пациентов. Одна половина снимков использовалась для обучения, а другая – для тестирования трех разных моделей CNN.
Технологии искусственного интеллекта, в зависимости от моделей распознавания, показали среднюю точность как минимум в 89% при обработке каждого снимка за две секунды. Врачам нужно около пяти минут, а частота ошибок у них – больше.
Проведенное исследование наглядно демонстрирует возможности алгоритмов глубокого обучения в качестве дополнительных инструментов при диагностики поражений груди с помощью УЗИ.
Интеграция ИИ в диагностические процедуры с помощью УЗИ сможет ускорить выявление рака еще до возникновения ранних стадий. Материалы исследования опубликованы в Chinese Medical Journal.