Учёные создали ИИ-модель для точной диагностики лёгочных узелков

Учёные из Китайской академии наук разработали AI-модель M3Net для более точной диагностики доброкачественных и злокачественных лёгочных узелков по КТ-снимкам

Рак лёгких — распространённое злокачественное новообразование, и ранняя диагностика критически важна для повышения шансов на выздоровление. Сейчас врачи вручную анализируют снимки КТ грудной клетки, что отнимает много времени и зависит от опыта специалиста — возможны ошибки и пропуски патологий. Существующие AI-системы тоже несовершенны: они опираются на ограниченные данные, работают по принципу «чёрного ящика» и не всегда обеспечивают нужную точность.

Исследователи предложили новый подход — 3D-нейросеть M3Net («макро-мезо-микро»), которая имитирует логику врача: сначала оценивает общую структуру лёгких, затем — ткани вокруг узелка, а потом — его микродетали. Модель обрабатывает изображения в трёх масштабах, извлекает признаки с помощью специальных кодировщиков и согласовывает данные между уровнями. Так она учитывает и мелкие злокачественные признаки (неровности, плотность), и общие патологические изменения (деформацию тканей, состояние сосудов).

Эффективность M3Net проверили на двух наборах данных — открытом LIDC-IDRI и клиническом USTC-FHLN. По сравнению с 12 другими AI-алгоритмами новая модель показала более высокую точность классификации узелков, особенно в сложных случаях с нечёткими границами. При этом она требует меньше вычислительных ресурсов. Результаты опубликованы в журнале Information Fusion. Разработка открывает путь к более надёжной и объяснимой AI-диагностике рака лёгких.

Источник: Китайская академия наук