Новгородские и московские учёные обучили нейросети для диагностики распространения рака

Были обучены две модели «DeepLabV3» и «DeepLabV3+» с целью более чёткого отображения сосудов на изображениях и идентификации лимфоваскулярной инвазии (LVI). Модель «DeepLabV3+» показала хороший результат и достигла в процессе анализа показателя 0,88 и 0,98 при отображении сосудов. Модель продемонстрировала устойчивость анализа вне зависимости от изменений в окрашивании и качестве изображения.

— Анализ структуры кровеносных сосудов при раке может помочь лучше понять биологию опухоли, — рассказал доцент кафедры информационных технологий и систем НовГУ Владимир Макаров. — Если кровеносные или лимфатические сосуды уже внутри себя имеют раковые клетки, то это более негативное развитие ситуации, когда начался процесс метастазирования – процесса распространения опухолевых клеток из первичного очага в другие органы. Одна модель находит сами сосуды, а вторая уже определяет, есть ли в этих сосудах инвазия. Пилотное исследование показало, что время, затрачиваемое патологоанатомами на выявление LVI, сократилось в среднем на 16,95%, а в «тяжелых случаях» — на 21,5%.

Лимфоваскулярная инвазия — процесс проникновения рака в кровеносные сосуды или лимфатические узлы. Является важным прогностическим фактором, влияющим на лечение и исход заболевания.

Исследование ведётся в рамках развития научного центра мирового уровня «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение». Работа была поддержана средствами гранта министерства науки и высшего образования.

Сейчас учёные занимаются разработкой шести моделей-нейросетей, которые всесторонне исследуют процесс развития рака лёгкого, что позволит назначить более грамотную стратегию лечения и последующей терапии, сообщают в пресс-службе НовГУ.