Postęp technologiczny w medycynie nieustannie zmienia sposób diagnozowania i leczenia wielu chorób. Nowatorskie podejście do analizy danych obrazowych zaprezentował międzynarodowy zespół badawczy. W składzie zespołu był również dr hab. inż. Marcin Kowalski z Instytutu Optoelektroniki WAT. Dzięki wykorzystaniu połączenia splotowych sieci neuronowych (CNN) oraz ekstremalnych maszyn uczących się (ELM), naukowcy stworzyli system, który wspomaga wczesne wykrywanie guzów mózgu na podstawie obrazów rezonansu magnetycznego. Ta nowa metoda może nie tylko poprawić precyzję diagnoz, ale także znacznie odciążyć lekarzy w ich codziennej pracy.
Nowa metoda analizy danych
Wykorzystanie CNN i ELM
Splotowe sieci neuronowe od dawna uchodzą za jedne z najskuteczniejszych narzędzi w analizie obrazów medycznych. Dzięki swojej zdolności do automatycznego „uczenia się” cech istotnych dla klasyfikacji obrazów, CNN z powodzeniem stosuje się w detekcji zmian patologicznych. W nowej metodzie naukowcy zastosowali sieci splotowe do ekstrakcji cech dyskryminacyjnych, czyli kluczowych informacji pozwalających odróżnić obrazy zdrowe od tych z patologią. Następnie dane te poddano analizie przy użyciu zmodyfikowanych ekstremalnych maszyn uczących się, które umożliwiają szybką i precyzyjną klasyfikację guzów mózgu.
Interpretacja wyników
Cechą wyróżniającą nową metodę jest transparentność procesu decyzyjnego. Dzięki algorytmom interpretacyjnym, takim jak SHAP (SHapley Additive exPlanations), lekarze mogą zrozumieć, które elementy obrazu miały decydujący wpływ na diagnozę. W praktyce oznacza to, że medyk otrzymuje nie tylko wynik klasyfikacji, ale także wizualizację, na której zaznaczono obszary szczególnie istotne dla rozpoznania. Ta transparentność pomaga zwiększyć zaufanie do technologii i umożliwia lekarzowi lepsze dostosowanie strategii leczenia.
Praktyczne zastosowanie
Wsparcie dla lekarzy
Zastosowanie tej technologii w codziennej pracy placówek medycznych może znacząco odciążyć lekarzy. Wstępne rozpoznanie oparte na algorytmach pozwala na szybsze podjęcie działań terapeutycznych, co z kolei skraca czas oczekiwania pacjentów na diagnozę i rozpoczęcie leczenia. Dzięki temu medycy mogą skupić się na kluczowych aspektach terapii, zamiast spędzać czas na ręcznym analizowaniu setek obrazów.
Rozszerzenie bazy danych
Obecnie metoda opiera się na ograniczonym zbiorze danych testowych, które, choć pozwoliły osiągnąć wysoką skuteczność klasyfikacji (ponad 99%), mogą zostać jeszcze bardziej rozbudowane. Włączenie większej liczby obrazów, uwzględnienie dodatkowych parametrów medycznych, takich jak genetyczne predyspozycje pacjentów, mogłoby dodatkowo podnieść precyzję diagnozy. Dzięki temu możliwe byłoby zastosowanie algorytmów w jeszcze bardziej złożonych przypadkach klinicznych.
Wyzwania i perspektywy
Choć nowa metoda pokazuje obiecujące wyniki, jej praktyczne wdrożenie wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Przede wszystkim wymagania obliczeniowe, które mogą ograniczać zastosowanie w mniejszych placówkach medycznych. Dodatkowo, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii, konieczne są dalsze badania oraz inwestycje w odpowiednią infrastrukturę.
Jednak korzyści płynące z jej wprowadzenia są bezsporne. Wspomagając lekarzy w procesie diagnozy, nowa metoda może nie tylko poprawić jakość leczenia, ale także zwiększyć dostępność wysokospecjalistycznej opieki medycznej.
Wnioski
Zastosowanie splotowych sieci neuronowych i ekstremalnych maszyn uczących się w diagnostyce guzów mózgu to ważny krok naprzód w wykorzystaniu technologii w medycynie. Transparentność procesu decyzyjnego oraz wysoka skuteczność klasyfikacji sprawiają, że proponowana metoda ma szansę znaleźć szerokie zastosowanie w placówkach medycznych. W połączeniu z dalszymi badaniami i rozwojem infrastruktury technologicznej może ona zrewolucjonizować sposób, w jaki diagnozowane i leczone są nowotwory mózgu.
Tekst został opracowany na podstawie wypowiedzi: dra hab. inż. Marcina Kowalskiego z Instytutu Optoelektroniki WAT oraz naukawpolsce.pl.
Pełna publikacja dostępna jest: https://www.nature.com/articles/s41598-025-85874-7
Źródło:
- naukawpolsce.pl
