Ученые МГУ объяснили принцип работы нового метода анализа медснимков

Исследовательская группа из Центра искусственного интеллекта МГУ разработала новый подход к анализу гистологических изображений. Согласно публикации в журнале «Machine Learning and Knowledge Extraction», метод основан на использовании графовых нейросетей и механизма псевдоразметки.

Данная технология призвана повысить точность в классификации типов тканей, особенно при нехватке размеченных данных, и снизить зависимость от ручной разметки специалистами. Анализ гистологических снимков, представляющих собой крупные цифровые срезы тканей с большим объемом информации, является ключевым элементом в современной медицине, требующим высокой квалификации и времени.

Новый подход объединяет графовые нейросети и псевдоразметку, которая применяется для организации механизма внимания между различными участками изображения. Сначала нейросеть определяет классы фрагментов, а затем использует эти данные для выявления связей между похожими областями. Это позволяет модели более точно описывать пространственную структуру ткани. По словам специалистов МГУ, их целью была разработка метода для более эффективного использования ограниченного объема данных.

Ранее сообщалось, что сотрудники химического факультета МГУ создали метод определения качества виски, названный «флуорисцентным языком».