Школьник из Новосибирска разработал ИИ для диагностики слепоты с точностью 98%

Новосибирский школьник создал ИИ для диагностики слепоты у детей с точностью 98 % Одиннадцатиклассник Сергей Матвеев из СУНЦ НГУ разработал нейросетевую модель, которая с точностью 98 % диагностирует ретинопатию недоношенных по снимкам глазного дна. Это опасное заболевание может привести к слепоте, и обычно его выявляют с помощью сложных процедур, но разработка школьника упрощает и ускоряет диагностику. Сергей протестировал пять моделей, используя 20 000 снимков, и консультировался с офтальмологом для точной классификации данных. Молодой человек планирует развиваться в области медицинской диагностики с помощью ИИ и продолжать исследования.

Нейросеть для диагностики патологии глаз у новорождённых создали в СУНЦ В специализированном учебно-научном центре НГУ научили искусственный интеллект распознавать поражение сетчатки у недоношенных детей. Нейросеть определяет патологию с высокой точностью — в 98 случаях из 100. Чтобы научить ИИ выявлять отклонения от нормы, автор проекта — одиннадцатиклассник Сергей Матвеев — использовал большой объём данных по опасному заболеванию — ретинопатии. Он создал пять моделей и каждую протестировал на 20 тысячах снимках глазного дна с разной степенью патологии. «Цель моего проекта заключалась в создании ИИ-инструмента, который помогает определять патологии сетчатки у новорождённых. Во время разработки врач-офтальмолог помог мне с классификацией снимков», — рассказал Сергей Матвеев.

Школьник научил нейросеть распознавать патологию глаз у недоношенных младенцев Выявлять у недоношенных детей ретинопатию патологию сетчатки, угрожающую слепотой научили нейросеть в Специализированном учебно-научном центре СУНЦ Новосибирского государственного университета НГУ . Автор разработки – ученик 11 класса СУНЦ Сергей Матвеев. Ретинопатия – нарушение, которое встречается у детей, рожденных до 36 недели беременности. К этому сроку у них еще не сформированы окончательно сосуды сетчатки, и в условиях контакта с внешней средой они могут развиваться неправильно. Если угроза выявлена вовремя, ребенку дают специальные препараты и кислород, чтобы по возможности предотвратить слепоту. Сейчас сетчатку недоношенных новорожденных осматривают при помощи увеличительного стекла и лампы, а также путем лазерного сканирования. Новый метод помогает точнее выявлять патологию. «Разработанная модель корректно распознает заболевание на 98 снимках глазного дна из 100. В будущем Сергей Матвеев, автор исследования, планирует улучшить нейросеть и создать графический интерфейс для медицинских работников», — заявили в пресс-службе вуза. Читайте также А видеть-то он будет? или Почему при ретинопатии недоношенных счет идет на часы

Находить проблемы со зрением у недоношенных детей научил нейросеть школьник из Новосибирска Одиннадцатиклассник физико-математической школы при НГУ Сергей Матвеев научил искусственный интеллект по снимку глазного дна находить у младенцев ретинопатию повреждения сосудов на сетчатке . Сейчас для диагностики ретинопатии проводятся длительное офтальмологическое обследование, лабораторные исследования и МРТ глазниц. Матвеев хотел упростить диагностику для недоношенных детей. Сначала школьник изучил готовые базы данных по ретинопатии, а затем создал пять разных моделей нейросети. Каждую модель он протестировал на 20 тысячах снимках глазного дна с разными степенями заболевания, а затем отобрал из пяти ту, которая смогла корректно распознать ретинопатию на 98 снимках из 100. У недоношенных детей ретинопатия развивается из-за того, что сосуды сетчатки не успевают полностью сформироваться до рождения, а после — начинают расти неправильно из-за нестабильного уровня кислорода. Это может привести к повреждению зрительного нерва и даже слепоте, но при своевременном обнаружении болезнь поддается лечению — с помощью лазера или уколов, которые тормозят рост лишних сосудов в глазу.

Чат, который думает за тебя

Новосибирский 11-классник научил ИИ определять слепоту у младенцев Новую технологию создал ученик 11-го класса СУНЦ НГУ Сергей Матвеев вместе с научным руководителем, лаборантом Межкафедральной лаборатории инженерного конструирования СУНЦ НГУ Яной Дементьевой. Об этом сообщили в пресс-службе вуза. Разработка позволит значительно упростить и ускорить процесс диагностики ретинопатии, который пока проводится с помощью сложных медицинских исследований. ИИ работает, опираясь на анализ снимков глазного дна. Учёные уже протестировали 5 различных моделей на 20 тысячах фото с разными стадиями заболеваний. Лучший из них успешно определил патологию в 98 случаях из ста. В ближайшее время автор проекта собирается доработать модель и создать удобный интерфейс для врачей-офтальмологов. Сергей Матвеев уже получил диплом 1 степени на Международной студенческой конференции в секции «Интеллектуальные системы Технологии будущего ». Фото: пресс-служба НГУ Прислать новость

Новосибирский одиннадцатиклассник обучил нейросеть распознавать ретинопатию у недоношенных с точностью 98% на основе снимков сетчатки. Модель помогает диагностировать болезнь, которая без лечения приводит к слепоте.

Новосибирский школьник разработал неройсеть, которая выявляет ретинопатию у недоношенных детей Ретинопатия — это поражение сетчатой оболочки глазного яблока. Болезнь влечет за собой атрофию зрительного нерва и необратимую слепоту. Сейчас для диагностики проводится длительное офтальмологическое обследование, в том числе лазерное сканирование сетчатки и иногда МРТ. Сергей Матвеев, одиннадцатиклассник из СУНЦ НГУ, протестировал пять нейросетевых моделей на массиве из 20 тыс. снимков глазного дна с разными стадиями заболевания и разработал систему, которая корректно распознает патологию с точностью 98%. В будущем он планирует улучшить нейросеть и создать графический интерфейс для медицинских работников. Стартаперная

Новосибирский школьник создал нейросеть для диагностики ретинопатии у младенцев Ученик 11-го класса СУНЦ НГУ Сергей Матвеев разработал нейросеть, которая выявляет ретинопатию недоношенных детей по снимкам глазного дна с точностью 98%. Школьник протестировал пять моделей на 20 тысячах снимков, используя данные с медицинских платформ. Консультируясь с офтальмологом, он научился корректно классифицировать изображения. Разработка поможет врачам быстрее диагностировать заболевание, которое без своевременного лечения приводит к необратимой слепоте. Ретинопатия недоношенных — тяжелое заболевание сетчатки, возникающее у детей, родившихся раньше срока. Болезнь повреждает кровеносные сосуды и может привести к полной слепоте. Обычная диагностика требует долгого обследования с применением лазерного сканирования и иногда МРТ. За свою разработку школьник получил диплом первой степени на Международной студенческой конференции в секции «Интеллектуальные системы».