🔬 В ЛЭТИ создали алгоритм для ранней диагностики агрессивной опухоли мозга по МРТ-снимкам — 23 июня 2026 г. в 14:30:03.097
🔬 В ЛЭТИ создали алгоритм для ранней диагностики агрессивной опухоли мозга по МРТ-снимкам Исследователи СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с Университетом Джадавпур (Индия) разработали ансамблевый метод сегментации МРТ-изображений для выявления глиобластомы на ранней стадии. Алгоритм на основе трех сверточных нейронных сетей автоматически выделяет ядро опухоли, некроз и отек, ускоряя диагностику и повышая точность анализа. Ключевые характеристики: ✅ ансамблевая архитектура для повышения надежности прогноза; ✅ нечеткая ранговая унификация с двумя нелинейными функциями для учета уверенности каждой модели; ✅ автоматическая предобработка МРТ-снимков для унификации данных с разных сканеров; ✅ трехмерная сегментация опухоли с выделением ядра, некроза и отека; ✅ сокращение времени анализа с 60 минут (ручная разметка) до нескольких секунд. Как это работает? МРТ-изображение проходит предобработку, чтобы нивелировать различия между сканерами. Затем данные подаются на вход трем сверточным нейросетям с разной архитектурой – каждая по-своему «видит» патологические ткани. Чтобы получить итоговый результат, алгоритм применяет ранговое объединение: если модель менее уверена в прогнозе, ее вклад уменьшается, если более уверена – увеличивается. Финальная сегментация формируется взвешенным голосованием, что позволяет компенсировать слабые места отдельных сетей и получить более точную карту опухоли. Разработка решает широкий круг задач: 📊 ранняя диагностика глиобластомы и других злокачественных новообразований мозга; 🏥 система поддержки врачебных решений при планировании хирургического вмешательства и лучевой терапии; 🔬 мониторинг динамики опухоли и оценка эффективности лечения в реальном времени; 🤖 автоматизация анализа медицинских изображений для снижения нагрузки на радиологов. Результаты исследования опубликованы в журнале «Biomedical Signal Processing and Control». Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках государственного задания (ФСЭО-2020-0002) и в рамках научно-исследовательской политики программы развития университета «Приоритет-2030». #Сделано_в_ЛЭТИ