По данным Американского онкологического общества, только в США у 200 000 людей ежегодно диагностируют рак лёгких. Исследователи из Университета Нью-Йорка разработали алгоритм, который поможет ускорить и упростить выявление заболевания на ранних этапах. Нейросеть распознаёт два из наиболее распространённых видов рака лёгких с точностью 97%, что сопоставимо с результатами патологоанатомов.
Как основу нейронной сети разработчики взяли Inception v3 — open source модель для распознавания изображений. Inception v3 уже успешно использовалась для диагностики меланомы и ретинопатии. Исследователи обучили нейросеть на 3000 изображений с результатами гистологии патологических тканей, используя графические процессоры NVIDIA Tesla с расширенной cuDNN и платформу TensorFlow. Работу алгоритма сравнили с результатами диагностики трёх независимых патологоанатомов.
«Наше исследование демонстрирует, что свёрточные нейронные сети, такие как Google Inception v3, могут быть использованы для анализа результатов гистологии и диагностики рака легких: алгоритм классифицирует здоровые и опухолевые ткани с точностью ~ 0,99 AUC, и различает типы рака лёгких с высокой точностью — 0,97 AUC, достигая аккуратности, сравнимой с результатами патологоанатома» — отметили исследователи в статье.
Работа опубликована в журнале Nature Medicine. Исходный код модели доступен на GitHub.
Интересные статьи:
