Галимнәрнең эше «Приоритет-2030» стратегик академик лидерлык программасын гамәлгә ашыру кысаларында башкарылды.
Казан федераль университетының Исәп-хисап математикасы һәм мәгълүмат технологияләре институтында КФУның Университет клиникасында инде гамәлгә кертелә торган медицина сурәтләрен эшкәртү һәм анализлау өчен алгоритм эшләделәр.
Хәтта медицина сурәтләрендә зур булмаган дефектлар да табибларның ялган диагнозларына китерергә мөмкин. Бу бигрәк тә бозылу җайланмадагы вак җитешсезлекләр аркасында килеп чыкан вакытта аеруча мөһим. Казан федераль университеты галимнәре махсус алгоритм: нейрон челтәрен синтезлау һәм математик алымнар, шул исәптән Фурье үзгәртеп коруы ярдәмендә югалган сурәтләр участокларын торгызырга тәкъдим итә.
Проектта КФУның Исәп-хисап математикасы һәм мәгълүмат технологияләре институты директоры Дмитрий Чикрин, “Югары җитештерү исәпләүләре, медицина кибернетикасы һәм машина күрүе” фәнни-тикшеренү лабораториясе җитәкчесе Дмитрий Тумаков, Университет клиникасының нурланыш диагностикасы бүлеге мөдире Диаз Галимҗанов, “Югары җитештерү исәпләүләре, медицина кибернетикасы һәм машина күрү сәләте” ффәнни-тикшеренү лабораториясе кече фәнни хезмәткәре Алишер Жуманизов, Исәп-хисап математикасы һәм мәгълүмат технологияләре институты Зөфәр Каюмов катнашты.
Исәп-хисап математикасы һәм мәгълүмат технологияләре институтының “Югары җитештерү исәпләүләре, медицина кибернетикасы һәм машина күрүе” фәнни-тикшеренү лабораториясе җитәкчесе Д.Тумаков хәбәр иткәнчә, алгоритм нейрон челтәре һәм математик алымнар эшенең синтезын, шул исәптән Фурьены үзгәртеп коруны да тәшкил итә,.
Маммография – сөт бизе яман шешен (РМЖ) иртәрәк ачыклау өчен билгеләнгән иң нәтиҗәле һәм шактый киң таралган тикшеренү. Әмма иртә РМЖ шактый кечкенә зурлыктагы (берничә миллиметр) яки тыгыз фонда урнашкан булырга мөмкин, бу аларны маммограмм-рентгенолог-табиб визуаль анализ процессында ачыклауны шактый кыенлаштыра һәм аларның төгәлсез диагностикасына китерә.
Тикшеренүнең нәтиҗәләре “Аппарат матрицасының төзексезлеге аркасында булган маммография дефектларын бетерү” дигән фәнни мәкаләсендә чагылыш тапкан.
Алгоритм өч этаптан тора. Беренчесе – дефектларны ачыклау. Икенчесе дефекттан тыш сурәтнең төрле өлешләренең контрастларын яхшыртуны һәм тигезләүне күздә тота. Өченчесе, интерполяция һәм ясалма нейрон челтәрен комбинацияләү ярдәмендә, дефект өлкәсен торгызуны күздә тота. Алгоритм куллану нәтиҗәсе буларак алынган маммограмма сурәтләүнең иң яхшы сыйфатын күрсәтә һәм пикселарның яктылыгын үзгәртүгә бәйле бозылышлары булмый. Башлангыч һәм алынган сурәтләрдән барлыгы 98 радиомик билге алына, тәкъдим ителгән алгоритм буенча алынган сурәт белән беренчел сурәт арасындагы билгеләрнең минималь аермалары турында нәтиҗәләр ясала.
Маммограмма анализының нәтиҗәлелеген арттыру өчен шулай ук начар күренеп тора торган үзгәрешләрне ачыклау мөмкинлеген тәэмин итүче компьютер диагностикасы системасы эшләнде. Зур сайлап алуда (600 дән артык очрак) әлеге система РМЖ очракларының 90 процентын ачыклауны тәэмин итә дип күрсәтелгән (шул исәптән күзгә күренми торган очракларның 48 проценты һәм начар күренә торганнарның 87 проценты, уртача, фактта диагнозны куюга ике ел кала).
“Алгоритмны камилләштерергә мөмкин. Без сурәтнең югары сыйфатына ирешә алдык, ләкин табиблар өчен әһәмиятле югалтулар булмадымы? Медицина сурәтләре турында сөйләгәндә, аларны табиб анализлый. Нейрочелтәр маммограмма анализын үткәрә, кимчелекләр таба. Шул рәвешле, табибка онкология авыруы, шеш мөмкинлекләре турында “әйтеп торалар”. Шулай итеп, без эшләнгән алгоритм ярдәмендә сурәтләрнең сыйфатын яхшыртып, әһәмиятле нәрсәне югалтмадык микән дип тикшерәбез. Без медиклар өчен мөһим булган сурәтләр текстурасын саклап кала алдык “, – диде Д.Тумаков.
Хәзер Казан галимнәре уйлап тапкан яңалыкны КФУның Университет клиникасы табиблары актив файдалана инде.
Галимнәрнең планнарында – булачак тикшеренүләрдә маммографик сурәтләрне классификацияләү сыйфатын яхшырту өчен дефектларны бетерү алгоритмнарын һәм “алдан әйтеп була торган” нейрон челтәрен берләштерү.
Эш «Приоритет-2030» КФУның стратегик академик лидерлыгы программасы кысаларында башкарылды.
Автор: Рүфинә Гыймалетдинова, фото: Юлия Акмурзина