DIgital Tхромать Tанк (DTT)

Как искусственный интеллект поможет предотвратить преждевременные роды?

Согласно отчету Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), 15 миллионов новорожденных ежегодно страдают от самопроизвольных преждевременных родов. До миллиона из них умирают. Многие сталкиваются с пожизненной инвалидностью. Обычно используется ручной анализ Ультразвуковые изображения позволяет обнаруживать возможные проблемы, но не является идеальным методом. Эта проблема признана врачами. В 2017 году Николь Сохацки-Вуйчицка (собирающаяся специализироваться на гинекологии) и Якуб Войчицки связались с доктором. Томаш Тржински с факультета электроники и информационных технологий Варшавский технологический университет (WUT) и спросил, можно ли начать проект, чтобы спонтанно предсказывать Преждевременные роды помощь нейронные сети реализовать. Затем была сформирована исследовательская группа и началась работа. Первые эффекты уже известны. Наше решение может поддерживать компьютерную диагностику и обеспечивать более точное прогнозирование самопроизвольных преждевременных родов », - поясняет Шимон Плотка, выпускник Варшавского технологического университета и один из членов команды, работающей над проектом.

Источник изображения: Pixabay

Обучить нейронную сеть


Перед тем, как мы начали проект, врачи, работающие с нами, подготовили набор обучающих данных, данных валидации и аннотаций в виде контуров формы шейки матки. Ультразвуковые и цифровые изображения (0 и 1), которые, в свою очередь, соответствуют: доношенным родам, преждевременным родам », - поясняет Шимон Плотка.


После предварительной очистки такие данные используются как «обучающие» данные для нейронная сеть - в данном случае сетка свертки (Сплетение) - использовал.
Он анализирует каждое изображение пиксель за пикселем и извлекает необходимые функции, которые используются для задачи сегментирования интересной части изображения (в данном случае шейки матки) и ее классификации (вне зависимости от того, являются ли это преждевременные роды или нет), - объясняет Шимон Плотка. Однажды это нейронная сеть обученный, он будет протестирован на тестовых данных, которые не использовались во время обучения. Это проверяет достоверность обученной модели.


Результатом проекта стали две научные публикации.


Результат в "Оценка маркеров преждевременных родов с помощью сети сегментации U-Net » Описанная работа включает уменьшение ошибки в прогнозировании самопроизвольных преждевременных родов с 30% (вручную врачами) до 18% с помощью нейронной сети. В статье «Прогнозирование спонтанных преждевременных родов с помощью сверточных нейронных сетей» исследователи представили улучшение качества сегментации по сравнению с первой публикацией и достигли лучших результатов классификации. Насколько нам известно, это единственная существующая работа, посвященная задаче прогнозирования самопроизвольных преждевременных родов на основе трансвагинальных ультразвуковых изображений, - говорит Шимон Плотка.

В настоящее время ученые работают над сервисом в виде веб-приложения. Вы хотите, чтобы здесь были доступны подготовленные модели нейронных сетей. Он предназначен для помощи гинекологам в анализе Ультразвуковые изображения помощь и так диагностика самопроизвольной Преждевременные роды поддерживать. И это может спасти жизни и здоровье миллионов новорожденных.