На Урале научили нейросети находить заболевания глаз, приводящие к слепоте


Точность диагноза при некоторых заболеваниях составляет 97%.

Специалисты Уральского Федерального университета (УрФУ) с коллегами из Австралии и Германии разработали датасет для нейросетей, который позволяет определять заболевания глаз, приводящие к развитию слепоты, по снимкам оптической когерентной томографии (ОКТ). Об этом сообщает «Газета.Ru».

В один датасет вошли снимки различных патологий глаз для дальнейшего обучения. Сами изображения получены методом ОКТ — он позволяет визуализировать слои сетчатки с высокой точностью. В итоге ученые создали первый по количеству заболеваний и второй по величине в мире подобный датасет.

По словам доцента кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Василия Борисова, в список записей датасета вошли данные о возрастной макулярной дегенерации, диабетическом макулярном отеке, изменениях эпиретинальной мембраны, окклюзии артерий или вен сетчатки, заболевании витреомакулярного интерфейса.

«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», — заявил он.

Полученную базу данных уже протестировали на двух нейросетях. Во время использования система показала высокую точность диагноза по возрастной макулярной дегенерации (97%), по окклюзии вен сетчатки (до 65%). Чем больше кейсов рассматривает нейросеть, тем выше процент точности диагноза.

«Постараемся расширить базу данных в отношении редких заболеваний, включая наследственную дистрофию сетчатки глаз, ретинопатию недоношенных и другие состояния, угрожающие зрению», — отметил Борисов, добавив, что разработка УрФУ поможет быстрее определять состояние глаза и назначать лечение.

Ранее в России зарегистрировали уникальный препарат для лечения осложненных инфекций «Фтортиазинон» в форме таблеток.