Среда, 28 мая 2025

ЦБ

$ 79.66

90.46

BRENT

$ 64.17

/

5111

RTS

1082.85

16+

+16

  • 26 мая 2025 11:23
  • Новость

Ученик СУНЦ НГУ создал нейросеть для диагностики ретинопатии у недоношенных


Лента новостей

Авторы проекта считают, что это может существенно упростит постановку диагноза

Фото предоставлено пресс-службой НГУ

Ученик 11-го класса  Специализированного учебно-научного центра НГУ Сергей Матвеев разработал нейросетевую модель, способную с высокой точностью диагностировать ретинопатию у недоношенных детей по снимкам глазного дна. Разработанная система демонстрирует точность распознавания заболевания на уровне 98%, сообщает пресс-служба НГУ.

Ретинопатия недоношенных представляет собой серьезное заболевание глаз, поражающее сетчатку и способное привести к атрофии зрительного нерва и полной потере зрения. Традиционные методы диагностики включают сложные офтальмологические обследования с использованием специальной лампы и увеличительных приборов, а также дополнительные исследования, такие как лазерное сканирование сетчатки, тонометрия и в некоторых случаях магнитно-резонансная томография орбит.

Проект по созданию диагностической нейросети был выполнен под руководством Яны Дементьевой, лаборанта Межкафедральной лаборатории инженерного конструирования СУНЦ НГУ. Как отметила научный руководитель, Сергей проявил исключительную самостоятельность в работе: "У него уже была четкая концепция проекта и подготовленные данные для работы. Наша совместная деятельность заключалась в анализе существующих датасетов, обработке информации и экспериментальном подборе оптимальных параметров модели".

В процессе разработки молодой исследователь создал и протестировал пять различных нейросетевых моделей, используя для обучения 20 000 изображений глазного дна с различными стадиями ретинопатии. Особую ценность проекту придало сотрудничество с практикующим офтальмологом, который помогал с классификацией снимков и консультировал по медицинским аспектам диагностики.

"Моя цель состояла в создании инструмента искусственного интеллекта для медицинских учреждений, который мог бы помочь в выявлении патологий сетчатки у новорожденных, - рассказывает Сергей Матвеев. - В будущем я вижу себя специалистом по машинному обучению в области медицинской диагностики, поэтому сознательно выбрал этот проект".

Работа молодого исследователя получила высокую оценку на Международной студенческой конференции, где была удостоена диплома первой степени в секции "Интеллектуальные системы (Технологии будущего)". 

поделиться

поделиться


Популярное