Специалисты из Уральского Федерального университета (УрФУ) совместно с коллегами из Германии и Австралии создали датасет для нейросетей, который позволяет им определять заболевания глаз, приводящих к развитию слепоты, по снимкам оптической когерентной томографии (ОКТ). Об этом «Газете.Ru» рассказали в Минобрнауки России, работа выполнена при финансовой поддержке по программе «Приоритет-2030».
Заболевания глаз и нарушения зрения широко распространены и слишком часто остаются без лечения. В итоге это может привести к развитию слепоты, поэтому важно их вовремя диагностировать.
Обычно для этого применяют метод ОКТ, который позволяет визуализировать слои сетчатки с гистологической точностью. Ученые собрали снимки различных патологий в один датасет для обучения нейросетей. В итоге у них получился второй по величине в мире и первый по количеству заболеваний подобный датасет.
«Набор данных состоит из записей ОКТ пациентов с такими патологиями, как возрастная макулярная дегенерация, диабетический макулярный отек, изменения эпиретинальной мембраны, окклюзия артерий или вен сетчатки, заболевание витреомакулярного интерфейса. Это первый датасет ОКТ-снимков в мире с таким количеством болезней. Мы надеемся, что он поможет построить систему поддержки принятия решений более качественно и точно, а другие исследователи будут использовать нашу базу данных для построения более сложных сетей», — рассказал «Газете.Ru» доцент кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Василий Борисов.
База данных зарегистрирована, запатентована и доступна для скачивания. Ее уже протестировали на двух нейросетях.
«К примеру, по возрастной макулярной дегенерации мы получили высокую точность диагноза — 97%. По окклюзии вен сетчатки — 60–65%. Процент точности определяется в том числе распространенностью заболевания — чем больше кейсов для обучения нейросети, тем выше процент точности диагноза. Над этим мы продолжим работать. Постараемся расширить базу данных в отношении редких заболеваний, включая наследственную дистрофию сетчатки глаз, ретинопатию
недоношенных и другие состояния, угрожающие зрению», — объяснил Борисов.
Новая база данных поможет врачам быстрее определить, в норме состояние глаз или нет, что позволит быстрее начать лечение.
Ранее была создана нейросеть для оценки связи аватарки в соцсетях со способностью противостоять мошенникам.
