ПРИМЕНЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ В АНАЛИЗЕ МРТ-СНИМКОВ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОСЕТЕЙ

THE USE OF SEMANTIC SEGMENTATION IN THE ANALYSIS OF MRI IMAGES USING NEURAL NETWORKS

Polina Polyanskaya

student, Department KB-2 "Information and analytical systems of cybersecurity", MIREA - Russian Technological University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье описана актуальность использования нейросетей для анализа МРТ-снимков. Описан пример применения семантической сегметнации изображений в медицине. Сделаны выводы о рисках при использовании нейросетей.

ABSTRACT

The article describes the relevance of using neural networks to analyze MRI images. An example of the application of semantic image segmentation in medicine is described. Conclusions are drawn about the risks of using neural networks.

Ключевые слова: нейросеть; МРТ-снимок; семантическая сегментация.

Keywords: neural network; MRI scan; semantic segmentation.

В современном мире медицина стремительно развивается, предлагая новые методы диагностики и лечения различных заболеваний. Одним из таких методов является магнитно-резонансная томография (МРТ), которая позволяет получить детальные изображения внутренних органов и тканей человека. Однако, с появлением большого количества МРТ-снимков, возникает необходимость в автоматизации процесса их анализа, что позволяет существенно сократить время на обработку и постановку диагноза.

Одним из наиболее перспективных и актуальных подходов к решению данной задачи является использование нейросетей, которые способны обучаться на больших объемах данных и выявлять закономерности, недоступные для человеческого восприятия. Нейросети позволяют автоматизировать [2, с. 121] процесс анализа МРТ-снимков и повысить точность диагностики, что особенно важно для выявления сложных и редких заболеваний на ранних стадиях.

Актуальность использования нейросетей для анализа МРТ-снимков обусловлена рядом причин. Во-первых, нейросети обеспечивают высокую точность и скорость анализа данных, что является ключевым фактором при диагностике заболеваний, требующих срочного вмешательства. Во-вторых, нейросети позволяют обрабатывать большие объемы данных, что делает их незаменимыми в условиях постоянно растущего числа МРТ-исследований. В-третьих, использование нейросетей снижает вероятность человеческой ошибки, обусловленной усталостью или невнимательностью, и обеспечивает более объективный анализ данных.

Одной из разновидностей применения нейросетей является семантическая сегментация изображений. Семантическая сегментация изображения – это задача объединения в кластеры частей изображения, принадлежащих к одному и тому же классу объектов [1, с. 1206]. Этот процесс включает в себя идентификацию и классификацию различных структур или областей в изображении. Это позволяет врачам получить более точные и детализированные данные о состоянии пациента и, следовательно, улучшить качество диагностики и лечения.

Одним из примеров применения семантической сегментации в анализе МРТ является идентификация и классификация опухолей. Нейросети могут быть обучены на больших наборах данных, содержащих МРТ-снимки пациентов с различными типами опухолей, что позволяет им точно идентифицировать области, подозрительные на опухоль. Это значительно облегчает работу врачей и позволяет им сосредоточиться на более сложных случаях, а также дает возможность контролировать процесс лечения и отслеживать прогресс пациента.

Однако, несмотря на все преимущества, нейросети также несут в себе определенные риски. Так, они могут допускать ошибки и давать неточные результаты. Для минимизации этого риска необходимо проводить тщательное тестирование и контроль качества, а также постоянно обновлять и улучшать модели с помощью новых данных. Кроме того, важно учитывать, что нейросети не могут заменить опыт врача, а лишь помогают ему в принятии решений.

В заключение, семантическая сегментация МРТ-снимков с использованием нейросетей представляет собой важный инструмент, который может значительно улучшить качество медицинской диагностики и помочь врачам в их работе. Однако для достижения максимальной эффективности необходимо тщательно контролировать качество работы нейросетей и продолжать обучение и совершенствование моделей.

Список литературы:

1. Коновалов М. Д. Решение задачи семантической сегментации с использованием изображений и лидарных данных // Вопросы устойчивого развития общества. – 2022. – № 5. – С. 1205-1214.
2. Голицын Г. А., Фоминых И. Б. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции 121 // Новости искусственного интеллекта. – 1996. – № 4. – С. 121-145.