Получаемые изображения не содержат персональные данные пациентов
Магистранты института инженерно-экономического и гуманитарного образования Политеха Иван Белов и Егор Бекиш создали программно-исследовательскую платформу «ДатаСкульпт» на основе ИИ-технологий для генерации и анализа синтетических МРТ-снимков головного мозга. Она предназначена для специалистов в области медицинских информационных технологий и позволяет обучать нейросетевые модели. Руководитель проекта – старший преподаватель кафедры «Высшая математика» Андрей Пенский.
В настоящее время ИИ-разработки в области медицины имеют один нюанс: доступ к МРТ-данным для обучения и валидации систем диагностики существенно затруднен из-за множества законодательных и этических ограничений. Реальные данные недоступны и дороги, а стандартные генеративные модели дают правдоподобные, но клинически некорректные изображения без контроля патологий. Сегодня нет инструмента, который сочетал бы точную разметку, этическую безопасность и давал бы возможность задавать тип, локализацию и выраженность патологий.
Для решения этой проблемы политеховцы разработали программный прототип, основу которого составили генеративные нейронные сети. Их обучают на реальных медицинских изображениях, и затем они создают новые синтетические МРТ-снимки. Специалисты из Самарского государственного медицинского университета предоставили нашим студентам необходимые данные для работы над проектом – последовательные двумерные срезы головного мозга.
Существующие зарубежные аналоги представляют собой закрытые или узкоспециализированные решения. Уникальность политеховской платформы – в сочетании генерации и автоматической проверки качества и структурной согласованности полученных изображений с использованием вычислительных и нейросетевых метрик. Пользователь может управлять процессом генерации, получать готовые данные и использовать их для обучения и тестирования других ИИ-моделей в области анализа медицинских изображений.
– Мы учим нейросеть создавать медицинские изображения, похожие на реальные, но не содержащие персональных данных пациентов, – говорит руководитель проекта Андрей Пенский. – Наша платформа решает проблему дефицита и труднодоступности медицинских данных, при этом получаемые изображения отличаются разнообразием и могут включать признаки различных патологий, что в дальнейшем позволяет использовать их для обучения диагностических ИИ-систем. Основная польза программы – в возможности безопасно, быстро и легально получать большие объемы данных для исследований и разработки медицинских технологий.
В разработке также принимали участие и другие студенты – Иван Петров, Ксения Горбатова, Юлия Хабибуллина и Маргарита Шипилова.
Сейчас политеховцы дорабатывают платформу. Они намерены развить приложение до полноценного программного продукта и подать заявку на патент.
_logo.webp){kind=logo}
