"Chúng tôi đã dạy trí tuệ nhân tạo phát hiện và nhận dạng 4 loại khối u với độ chính xác cao, phân đoạn và làm nổi bật các thành phần cũng như kích thước của chúng. Trong tương lai gần, thuật toán này sẽ có khả năng giải thích tại sao nó xác định các đường viền và phân loại khối theo cách này", - ông Evgeniy Pavlovsky, người đứng đầu phòng thí nghiệm phân tích dữ liệu phát trực tuyến và học máy thuộc Khoa Toán Cơ của Đại học NSU, cho biết.
Cơ sở của sự phát triển là gì?
Sự phát triển này dựa trên các mô hình thị giác máy tính hai và ba chiều với việc xử lý sơ bộ dữ liệu từ một số hình ảnh MRI của não – theo hai phương cách: đưa hoặc không đưa chất tương phản vào máu bệnh nhân. Những mô hình này giúp nhận biết và chẩn đoán với độ chính xác cao u màng não, u thần kinh, u nguyên bào thần kinh đệm và u tế bào hình sao.
Ông Pavlovsky hy vọng rằng, trong tương lai gần, thuật toán này sẽ thay thế con người trong quá trình thực hiện các quy trình thông thường trong việc xác định đường viền và loại u não trên hình ảnh MRI, cũng như trong quá trình phẫu thuật. Thuật toán này đã được thử nghiệm và đánh giá dựa trên bộ dữ liệu Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge (BraTS) năm 2021. Thuật toán của các nhà khoa học NSU lọt vào top 10, vượt trước gần một nghìn đối thủ.
"Theo phân loại, kết quả thu được không chỉ cho thấy độ chính xác cao - lên tới 92% - khi phân tích dữ liệu về bệnh nhân, mà còn có tiềm năng rất cao cũng như triển vọng nghiên cứu trong lĩnh vực này. Mô-đun phần mềm của chúng tôi có thể được sử dụng để đào tạo các chuyên gia. Còn quá sớm để nói về việc đưa mô-đun này vào thực hành lâm sàng, bởi vì nó vẫn chưa vượt qua các bài kiểm tra cần thiết cho việc này", - nhà khoa học cho biết.