Нейросети становятся все более востребованными в различных областях. Ученик 11-4 класса СУНЦ НГУ Сергей Матвеев вместе со средним руководителем, лаборантом Межкафедральной лаборатории инженерного проектирования СУНЦ НГУ Яной Дементьевой обратили внимание на использование искусственного интеллекта в медицине и начали работу над проектом «Создание и обучение нейросетей для бинарной категории ретинопатий у недоношенных детей по изображениям глазного дна».
Ретинопатия — это поверхностная обработка глазного яблока. Болезнь влечет за собой атрофию зрительного нерва и необратимую слепоту. На данный момент для диагностики ретинопатии проводится офтальмологическое исследование (осмотр сетчатки глаза) с помощью лампы и увеличительного стекла. Также пациенты проходят через лабораторные исследования, например, лазерную сканирования, тонометрию и т.д.. Иногда применяют магнитно-резонансную томографию орбиты.
— Когда Сергей пришёл ко мне, у него уже была идея проекта и, более того, были собраны данные, с помощью которых предполагалась работа , — рассказывает научный руководитель Яна Дементьева. — Чтобы получить надежную модель, был проведен обзор существующих алгоритмов и структурированных наборов данных (датасетов) по ретинопатии, расширению и обработке данных, проведенные обучение моделей в разных тестовых условиях. Если говорить проще – это большая исследовательская работа по анализу данных, перебору методов и эмпирическому подбору параметров. Сергей с самого начала работы над проектом показал способность к серьезному самостоятельному исследованию. Я только предложил какие-то примеры, предложил источники, где можно найти необходимую информацию, и какие-то возможные решения .
В процессе разработки Сергей создал 5 разных моделей, технология которых тестировалась на 20 000 снимках глазного дна с разными степенями ретинопатии. В итоге юному разработчику удалось добиться того, что созданная модель корректно распознает заболевание на 98 снимках из 100.
— Цель моего проекта заключалась в создании ИИ-инструмента для организаций здравоохранения, который помогает определять структуру структуры у ребенка. В будущем я вижу себя ML-разработчиком (прим. программист, который работает с машинным обучением) в медицинской диагностике, поэтому хотел сделать проект, связанный с этой сферой деятельности. Заметив, что уже существует достаточно много таких разработок, я зашел на сайты, на которых медицинские организации оставляют заявки на создание для них проекта. Там я нашел тему и необходимые данные для своего исследования. За время разработки проекта я приобрел начальные навыки обработки медицинских изображений и обучения нейросетей. Также во время разработки врач-офтальмолог помог мне с классификацией комплекта. Именно благодаря этому я научился формулировать технические вопросы «на медицинском языке» и получил опыт работы со специалистом , — говорит Сергей.
Сергей Матвеев получил диплом 1 степени Международной студенческой конференции по секции «Интеллектуальные системы (Технологии будущего)». Юный разработчик планирует продолжить работу над своим проектом, а именно улучшить модель и создать графический интерфейс для коммерческих поставщиков .
редакция по материалам государственного служащего Новосибирского университета
© фото предоставлено институтом
