В пресс-службе Санкт-Петербургского Политехнического университета сообщили, что ученые вуза создали нейросеть для более точной и быстрой диагностики пневмонии, связанной с COVID-19, с использованием компьютерной томографии (КТ).
Эта новая модель нейросети показала точность классификации в 99,23%.
В текущих условиях, когда важна ранняя диагностика COVID-19, нейросеть становится ценным инструментом для медицинского сообщества. Она позволяет быстро определить наличие вируса на КТ-снимках легких.
Наша модель позволяет быстро и точно определить наличие COVID-19 или других видов пневмонии на КТ-снимках легких. Это может помочь врачам быстрее и точнее ставить диагнозы, что позволит снизить нагрузку на медицинский персонал. От аналогов наша программа отличается, прежде всего, улучшенной точностью интерпретации.
Диб Али Один из разработчиков нейросети, инженер Научно-технологического комплекса “Математическое моделирование и интеллектуальные системы управления” Научного центра мирового уровня “Передовые цифровые технологии” СПбПУ
Модель создана с использованием глубокого обучения и объединяет несколько технологий, включая сеть с остаточными соединениями ResNet, модуль внимания CBAM и новую сеть AdjCNet. Ученые использовали более 7500 снимков легких с COVID-19, 2500 снимков с внебольничной пневмонией и почти 7000 снимков здоровых легких для обучения нейросети.
