Китайские учёные создали модель, которая делает чётче медицинские снимки разных типов

Учёные из Нанкинского университета совместно с коллегами из других вузов создали модель AMIFound, которая улучшает качество разных типов медицинских снимков

Модель AMIFound способна работать с семью видами медицинских изображений — КТ, МРТ, ПЭТ, данными эндоскопии и другими. Она заменяет несколько специализированных программ и адаптируется к разным типам искажений на снимках.

Для обучения модели создали базу данных из более чем 3,76 миллиона изображений. В основе AMIFound — сложная система модулей, которые анализируют снимки с разных сторон: учитывают частотные характеристики, глобальную структуру и мелкие детали. Благодаря этому модель эффективно убирает шум, размытие и другие искажения.

Тесты показали, что AMIFound превосходит существующие специализированные программы. При слепой оценке, когда врачи не знали, какие снимки улучшила модель, они тоже предпочли именно эти снимки, и с ними диагнозы ставились увереннее.

Улучшенные с помощью AMIFound снимки помогут точнее диагностировать 44 вида заболеваний: точность диагностики в среднем выросла на 5,68%. Кроме того, на таких снимках точнее выделяются анатомические структуры — органы и ткани: средний показатель точности такого выделения (коэффициент Dice) вырос с 76,84% до 81,40%.

Модель может помочь улучшить работу старого медицинского оборудования без его замены — это позволит клиникам сократить расходы и повысить эффективность работы. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence.

Источник: Нанкинский университет