ИИ для анализа развития мозга новорождённых
ИИ для анализа развития мозга новорождённых
Yandex Cloud и студенты Школы анализа данных (ШАД) создали нейросеть, которая помогает врачам за несколько минут определять объёмы серого и белого вещества на МРТ-снимках головного мозга младенцев.
О проекте
Своевременное выявление аномалий в развитии мозга младенцев позволяет начать лечение и реабилитацию на ранних стадиях. Это может значительно улучшить прогноз для детей с ДЦП и другими неврологическими нарушениями.
До внедрения решения объёмы серого и белого вещества на МРТ-снимках вычисляли вручную. На это уходило много времени, и часто оценка была неточной. У специального программного обеспечения есть ограниченения в применении — например, они работают только с данными пациентов старше года.
Человеческий мозг — сложная система, которая требует внимания с первых дней жизни. Существуют нарушения, связанные как со слишком медленным, так и со слишком быстрым его развитием. Выявить такие патологии помогает МРТ. Но МРТ головного мозга у младенцев — это комплексная и ответственная процедура. Одно такое исследование длится в среднем 20–40 минут, а на анализ изображений и написание медицинского заключения даже у опытного специалиста может уходить от нескольких часов до нескольких дней. Нейросеть Яндекса поможет врачам значительно ускорить диагностику и выбор терапии для маленьких пациентов.
Александр Поздняков
Заведующий кафедрой медицинской биофизики, д. м. н., профессор Санкт‑Петербургского государственного педиатрического медицинского университета
Этапы создания решения
Сбор и подготовка данных
Собрали обезличенные МРТ-снимки, использовали сервисы Yandex Cloud для развёртывания системы архивирования, обработки и передачи медицинских диагностических изображений (PACS).
Предразметка данных
Для обучения нейросети применили предразметку модели BIBSNet. Из-за ограниченности данных дополнили её ручной разметкой от врачей.
Разработка и обучение нейросети
Для сегментации изображений использовали нейросеть ResNet (Residual Neural Network) и свёрточную нейронную сеть U-Net.
Тестирование решения
Проверили работу нейросети на МРТ-снимках, оценили точность и эффективность алгоритма.
Пилотирование и дальнейшие планы
Реализовали сервис для врачей-рентгенологов, планируем внедрение в IT-инфраструктуру университета.
Как работает решение
Врач загружает в него результаты МРТ, перед передачей данных на сервер метаданные анонимизируются — ФИО пациента удаляется.
Система за несколько минут обрабатывает изображение, чётко показывая контуры и процентное соотношение серого и белого вещества в мозге ребёнка.
Технические аспекты реализации
Для реализации решения использовали Yandex Compute Cloud, Yandex DataSphere и Yandex Object Storage. Специалисты Yandex Cloud помогли настроить хранилище и доступ к данным, систематизировать автоматическую разметку, выбрать подходящие инструменты, а также предоставили вычислительные мощности для обучения и работы нейросети.
Результаты
Что планируем делать дальше
Открыть доступ к разработке для мирового сообщества
Позднее разработку планируют выложить в открытый доступ, чтобы её могли использовать в медицинских и других проектах по всему миру.
Повысить качество работы нейросети
Нейросеть будут дополнительно обучать и применять для решения других задач в области диагностики заболеваний центральной нервной системы.
Внедрить сервис в другие медицинские учреждения
Решение планируют использовать другие медицинские организации России.
Наша команда
В мире технологий, особенно в области здравоохранения, каждый проект — это шаг к улучшению жизни людей. Мы объединяем усилия, чтобы создавать решения, которые действительно имеют значение. Приглашаем стать частью команды, которая объединит инновации с миссией делать мир лучше.
Евгений Попов
Руководитель проектов по направлению «Медицина» в Yandex Cloud
