Команда Института цифровой медицины Сеченовского Университета спроектировала нейронную сеть, которая умеет генерировать диагностические исследования, используя ограниченный набор медицинских данных. Сгенерированные исследования, в свою очередь, пополняют банк информации. Разработка, предназначенная для создания баз данных онкозаболеваний легких, повысит качество алгоритмов диагностики и станет востребованным образовательным инструментом для врачей. Проект вышел в финал конкурса «Лидеры цифровой трансформации 2022» на премии мэра Москвы.

Третьекурсник Артем Емельяненко и первокурсник Андрей Крашенинников, обучающиеся по специальности «информационные системы и технологии», выбрали одну из предложенных организаторами конкурса задач по созданию цифровых сервисов и продуктов для города — разработать веб-платформу для разметки медицинских изображений и генерации диагностических исследований на основе размеченных патологий. Проектом руководил заместитель директора Института цифровой медицины Сеченовского Университета профессор Эдуард Фартушный.

Студенты представили на конкурс IT-продукт, который из ограниченного набора медицинских данных создает фрагменты с патологиями рака легкого и метастатических поражений легких. Обученная разработчиками нейронная сеть встраивает эти фрагменты в изображения здорового органа, стандартизированные по протоколу DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Таким образом сеть генерирует «синтетические» исследования, аналогичные оригинальным, которые можно применять для расширения наборов данных в задачах машинного обучения.

Для обучения нейронной сети команда Сеченовского Университета использовала набор данных с размеченными узловыми онкологическими образованиями в легких. IT-решение выполнено в архитектуре генеративно-состязательных сетей (Generative Adversarial Network, GAN). В сетях GAN-архитектуры используются две нейронные сети — генератор и дискриминатор. Генератор «учился» создавать синтетические изображения, а дискриминатор — выявлять признаки искусственно созданных. «Обучение» заканчивалось, когда дискриминатор был не способен отличить создаваемые изображения от оригинальных.

«Качественно размеченные наборы данных — основа цифровизации диагностики, они позволяют использовать алгоритмы искусственного интеллекта. Разметка медицинских изображений — процесс трудозатратный, применение IT-инструментов существенно ускорит подготовку наборов размеченных изображений», — отметил Эдуард Фартушный.

Артем Емельяненко и Андрей Крашенинников рассказали, что участвовать в конкурсе было и интересно, и полезно: «Мы получили огромное удовольствие, выполняя задание, а кроме того, смогли применить знания, полученные в Институте цифровой медицины Сеченовского Университета по курсу “Нейронные сети”, и попрактиковаться в промышленном программировании».

Следуя Стратегии развития в рамках федеральной программы «Приоритет 2030» национального проекта «Наука и университеты», Сеченовский Университет воспитывает исследовательское мировоззрение обучающихся всех уровней подготовки и уделяет большое внимание научной социализации универсантов. Спроектированная для конкурса «Лидеры цифровой трансформации» разработка студентов принесет практическую пользу и медикам Первого МГМУ, и здравоохранению страны в целом.

 Обученные командой Сеченовского Университета модели выложены в репозиторий.