Поделиться
Одиннадцатиклассник из СУНЦ НГУ создал нейросеть, распознающую ретинопатию у недоношенных детей
Нейросети становятся все более востребованным инструментом в различных областях. Ученик 11-4 класса СУНЦ НГУ Сергей Матвеев вместе с научным руководителем, лаборантом Межкафедральной лаборатории инженерного конструирования СУНЦ НГУ Яной Дементьевой обратили внимание на использование искусственного интеллекта в медицине и начали работу над проектом «Создание и обучение нейросети для бинарной классификации ретинопатии у недоношенных детей по изображениям глазного дна». Об этом CNews сообщили представители НГУ.
Ретинопатия — это поражение сетчатой оболочки глазного яблока. Болезнь влечет за собой атрофию зрительного нерва и необратимую слепоту. На данный момент для диагностирования ретинопатии проводится длительное офтальмологическое обследование (осмотр сетчатки глаза) с помощью лампы и увеличительного стекла. Также пациенты проходят через лабораторные исследования, например, лазерное сканирование сетчатки, тонометрию и т.д.. Иногда применяется магнитно-резонансная томография орбит.
«Когда Сергей пришел ко мне, у него уже была идея проекта и, более того, были заготовки данных, с которыми планировалась работа, — сказала научный руководитель Яна Дементьева. — Чтобы получить рабочую модель, был проведен обзор существующих обработанных и структурированных наборов данных (датасетов) по ретинопатии, расширение и обработка имеющихся данных, проведены тесты обучения модели при разных условиях. Если говорить проще – это большая исследовательская работа по анализу данных, перебору методов и эмпирическому подбору параметров. Сергей с самого начала работы над проектом показал способность к серьезному самостоятельному исследованию. Я только показывала какие-то примеры, предлагала источники, где можно найти необходимую информацию, и какие-то возможные решения».
В процессе разработки Сергей создал пять разных моделей, каждая из которых тестировалась на 20 тыс. снимках глазного дна с разными степенями ретинопатии. В итоге юному разработчику удалось достигнуть того, что созданная модель корректно распознает заболевание на 98 снимках из 100.
«Цель моего проекта заключалась в создании ИИ-инструмента для организаций здравоохранения, который помогает определять патологии сетчатки у новорожденных. В будущем я вижу себя ML-разработчиком (прим. программист, который работает с машинным обучением) в медицинской диагностике, поэтому хотел сделать проект, связанный с этой сферой деятельности. Заметив, что уже существует достаточно много таких разработок, я зашел на сайты, на которых медицинские организации оставляют заявки на создание для них проекта. Там я нашел тему и необходимые данные для своего исследования. За время разработки проекта я приобрел начальные навыки для обработки медицинских изображений и обучения нейросетей. Также во время разработки врач-офтальмолог помог мне с классификацией снимков. Именно благодаря этому я научился формулировать технические вопросы «на медицинском языке» и получил опыт работы со специалистом», — сказал Сергей.
Сергей Матвеев получил диплом первой степени на Международной студенческой конференции в секции «Интеллектуальные системы (Технологии будущего)». Юный разработчик планирует продолжать работу над своим проектом, а именно улучшить модель и создать графический интерфейс для медицинских работников.
Короткая ссылка
