Новосибирский школьник разработал нейросеть для распознавания ретинопатии у недоношенных детей

Созданная модель с высокой точностью — 98 процентов — распознает заболевание на снимках глазного дна. В будущем автор проекта планирует улучшить нейросеть и разработать графический интерфейс для врачей.

Ученик 11-го класса СУНЦ НГУ Сергей Матвеев совместно с научным руководителем, лаборантом Межкафедральной лаборатории инженерного конструирования Яной Дементьевой, заинтересовался использованием искусственного интеллекта в медицине и начал работу над проектом «Создание и обучение нейросети для классификации ретинопатии у недоношенных детей по изображениям глазного дна».

Ретинопатия — это поражение сетчатки глаза, которое может привести к атрофии зрительного нерва и необратимой слепоте. Сейчас для диагностики заболевания проводится длительное офтальмологическое обследование с помощью лампы и увеличительного стекла, а также лабораторные исследования, такие как лазерное сканирование сетчатки и тонометрия. В некоторых случаях используется магнитно-резонансная томография орбит.

«Когда Сергей пришел ко мне с идеей проекта, у него уже были заготовки данных, — рассказывает научный руководитель Яна Дементьева. — Мы провели обзор существующих датасетов по ретинопатии, расширили и обработали данные, провели тесты обучения модели при разных условиях. Это была большая исследовательская работа, включающая анализ данных, перебор методов и подбор параметров. Сергей показал себя серьезным и самостоятельным исследователем. Я лишь предлагала источники информации и возможные решения».

В ходе разработки Сергей создал пять различных моделей, каждая из которых тестировалась на 20 000 снимках глазного дна с разной степенью ретинопатии. В итоге нейросеть корректно распознает заболевание на 98 снимках из 100.

«Моя цель — создать инструмент для здравоохранения, который помогает выявлять патологии сетчатки у новорожденных, — говорит Сергей. — В будущем я хочу стать ML-разработчиком в медицинской диагностике, поэтому выбрал проект в этой области. Я нашел тему и данные на специализированных сайтах, где медицинские организации публикуют запросы на проекты. Во время работы я освоил начальные навыки обработки медицинских изображений и обучения нейросетей. Врач-офтальмолог помог мне классифицировать снимки, что позволило мне научиться формулировать технические вопросы на медицинском языке и получить опыт работы со специалистом».

Сергей Матвеев занял первое место на Международной студенческой конференции в секции «Интеллектуальные системы». Он планирует продолжить работу над проектом, улучшив модель и создав графический интерфейс для врачей.