Команда студентов Института математики, естественных и компьютерных наук (ИМЕиКН) Вологодского государственного университета представила инновационный проект на Всероссийской выставке научно-технического творчества, которая проходит в рамках международного форума «Молодые исследователи — регионам» в Вологде.

Студенты Павел Смирнов, Елизавета Шувалова и Сергей Смекалов проводили исследование под руководством кандидата технических наук, доцента кафедры автоматики и вычислительной техники ИМЕиКН ВоГУ Георгия Рапакова. Цель проекта – обучение нейросети распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак легких.

«Распознавание злокачественных новообразований на ранней стадии, в том числе рака легких – актуальная для системы здравоохранения тема. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить Департаменту здравоохранения Вологодской области. Современный уровень машинной диагностики позволит более эффективно решать задачи региональной программы Вологодской области «Борьба с онкологическими заболеваниями» на 2019–2024 годы, в том числе разгрузить специалистов первичного звена», – отметил Георгий Рапаков.

Одна из проблем, на решение которой направлено исследование, это позднее выявление рака легких. Елизавета Шувалова рассказывает, что среди населения Вологодской области 10,1% от общего числа установленных злокачественных новообразований – это рак легких. Данный вид онкологии также составляет наибольший удельный вес в смертности населения Вологодской области от ЗНО – 17,4%, что выше среднего значения этого показателя по России, который составляет 17,0%.

«Такая статистика смертности связана с тем, что при первичном обращении почти у 40% людей рак диагностируется уже на четвертой стадии. Цель нашей разработки заключается в том, чтобы диагностировать заболевание на первой стадии, поскольку в таком случае выживаемость составит более 90%», – отметила Елизавета Шувалова.

Метод распознавания рака легких, который применяют студенты ВоГУ – это традиционная обработка изображений нейросетью. Они собрали базу данных из 22 тысяч изображений. Из них 17 тысяч снимков использовались для обучения нейросети, а 5 тысяч – для тестирования. По словам Сергея Смекалова, в результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием.

В будущем студенты планируют улучшить показатели за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.