Исследователи Сколтеха и их коллеги использовали сверточную нейронную сеть для автоматизации обнаружения на МРТ-изображениях фокальных кортикальных дисплазий (ФКД). Полученные результаты позволят быстрее и точнее диагностировать эпилепсию. Свою работу ученые представили на Международной конференции по когнитивной науке (Intercognsci 2020).
Фокальная кортикальная дисплазия (ФКД) — врожденный порок развития коры головного мозга. Он связан с тем, что в отдельной области коры нейроны не образуют упорядоченную структуру. ФКД — одно из самых распространенных поражений головного мозга, которое становится причиной развития эпилепсии. Для диагностики ФКД медики обычно используют МРТ-изображения головного мозга.
Группа исследователей усовершенствовала существующий метод автоматизации обнаружения ФКД. Он основывается на глубоком обучении. С помощью размеченных МРТ-снимков головного мозга здоровых людей и пациентов с диагнозом «фокальная кортикальная дисплазия» ученые обучили и использовали сверточную нейронную сеть для обнаружения ФКД. Вычисления проводились с использованием суперкомпьютера «Жорес». При наиболее эффективной конфигурации модели очаги ФКД были успешно обнаружены у 11 из 15 пациентов.
«Известно всего несколько примеров, когда глубокие сверточные нейронные сети использовали для решения данной задачи; при этом наиболее серьезными проблемами, с которыми пришлось столкнуться ученым, оказались нехватка и низкое качество аннотированных данных. Для решения этих проблем мы разработали нашу собственную систему маркировки изображений, с помощью которой врач-рентгенолог может самостоятельно аннотировать МРТ-изображения. Еще одна проблема – трехмерный характер МРТ-изображений, поэтому мы предложили несколько решений для работы с трехмерными данными и их двухмерными проекциями», — рассказывает доцент Сколтеха Евгений Бурнаев. На данный момент ученые работают над получением дополнительных наборов данных для обучения и проверки модели.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
