Модель нейросети для распознавания опухолей мозга по изображениям магнитно-резонансной томографии (МРТ) создали в Южно-Уральском государственном университете. Автором разработки стал старший научный сотрудник лаборатории больших данных и машинного обучения ЮУрГУ, профессор Сэчин Кумар. «Обучение нейросети проходило на общедоступном наборе из 3064 изображений МРТ от 230 пациентов, – рассказал Сэчин Кумар. – Распознавались три вида опухолей: глиомы, менингиомы и опухоли гипофиза. Наша модель сочетает в себе элементы свёрточной и конволюционной нейронных сетей (U-net и CNN) для сегментации и классификации опухолей, что увеличило ее эффективность до точности более чем 99 %».На наборе данных пациентов с уже подтверждённым диагнозом в 99,39 % была диагностирована болезнь, и лишь 0,61 % системой был ошибочно поставлен диагноз «здоровы». Нейросеть прошла 150 циклов обучения. Алгоритмы реализовали на языке программирования Python. Нейросеть перед внедрением в больничную практику предстоит дополнительно обучить на данных МРТ конкретной страны или региона. Работа поддержана грантом Российского научного фонда.