Разработанная школьником модель нейросети на 98 снимках из 100 корректно распознает ретинопатию – опасное, ведущее к слепоте заболевание, часто встречающееся у недоношенных новорожденных.
Сейчас ретинопатию диагностируют несколькими способами: проводится офтальмологическое обследование с осмотром сетчатки глаза с помощью лампы и увеличительного стекла, лазерное сканирование сетчатки, тонометрия, иногда – магнитно-резонансная томография орбит.
Созданнвя в СУНЦ НГУ нейросеть анализирует изображение глазного дна – поверхности задней части глаза. Чтобы получить рабочую модель нейросети, был проведен обзор существующих обработанных и структурированных наборов данных (датасетов) по ретинопатии. В процессе разработки было создано пять разных моделей, каждая из которых тестировалась на 20 тысячах снимках глазного дна с разными степенями ретинопатии. В итоге созданная модель корректно распознает заболевание на 98 снимках из 100.
«Цель моего проекта – создание ИИ-инструмента для организаций здравоохранения, который помогает определять патологии сетчатки у новорожденных. Во время разработки врач-офтальмолог помог мне с классификацией снимков», – рассказал автор исследования, одиннадцатиклассник СУНЦ НГУ Сергей Матвеев.
В дальнейшем школьник планирует создать графический интерфейс, пригодный для использования медиками.
Фото пресс-службы СУНЦ НГУ