В Санкт-Петербурге ученые создали нейросеть для точной диагностики коронавирусной инфекции.
Как сообщают в пресс-службе СПБПУ, на данный момент стандартным диагностическим инструментом для пациентов с подозрением на ковид является полимеразная цепная реакция. Но, как отмечают исследователи, для анализа требуется от четырех до шести часов. Также возможны и ложноотрицательные результаты, особенно на ранних стадиях заболевания. Поэтому ученые постоянно ищут, как улучшить способы ранней диагностики. Петербургские ученые создали нейросеть, выявляющую признаки ковид-ассоциированной пневомнии на основе изображений компьютерной томографии. Модель уже показала точность классификации 99,23%. Результаты работы опубликованы в научном журнале Biomedical Signal Processing and Control.
- Наша модель позволяет быстро и точно определить наличие COVID-19 и других видов пневмониии на КТ-снимках легких. Это поможет врачам быстрее и точнее ставить диагнозы, снизит нагрузку на медперсонал. От аналогов программа отличается улучшенной точностью интерпретации, - сказал один из разработчиков Диб Али.
В ходе создания нейросети исследователи задействовали технологии глубокого обучения, модуль внимания СВАМ и сеть AdjCNet, которая специализируется на анализе оттенков серого в соседних областях изображения. Петербургские ученые отмечают, что модель обладает большим потенциалом для точной и быстрой диагностики коронавируса.