Новый программный инструмент, который выявляет серьезность легочных инфекций у пациентов с COVID-19, был разработан исследователями из Департамента вычислительной техники и данных (CDS), а также приборостроения и прикладной физики Индийского института науки (IISc) в сотрудничестве с коллег из Университетской больницы Осло и Университета Агдера в Норвегии. Это было описано в недавнем исследовании, опубликованном в журнале IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems .
COVID-19 может вызвать серьезные повреждения дыхательной системы, особенно тканей легких . Методы, основанные на изображениях, такие как рентген или компьютерная томография, могут оказаться полезными для определения степени заражения.
Программное средство , разработанная командой в IISc главе, называется AnamNet, можно «прочитать» на груди КТ COVID-19 пациентов, и, используя специальный вид нейронной сети, оценки , сколько ущерб причинен в легких, по поиск конкретных аномальных функций. Такой инструмент может предоставить автоматическую помощь врачам и, следовательно, помочь в более быстрой диагностике и более эффективном лечении COVID-19.
AnamNet использует глубокое обучение и другие методы обработки изображений, которые теперь стали неотъемлемой частью биомедицинских исследований и приложений. Программное обеспечение может идентифицировать инфицированные области при компьютерной томографии грудной клетки с высокой степенью точности.
Исследователи обучили AnamNet искать аномалии и классифицировать области сканирования легких как инфицированные или незараженные — это называется «сегментацией». Инструмент может судить о степени тяжести заболевания, сравнивая площадь зараженного участка со здоровым участком. «Он в основном извлекает особенности из изображений компьютерной томографии грудной клетки и проецирует их в нелинейное пространство [математическое представление], а затем воссоздает [сегментированное] изображение из этого представления. Это называется обработкой анаморфного изображения», — объясняет Навин Палуру, сначала автор и к.т.н. студент в лаборатории Фаниендры Ялаварти, доцента CDS.
В исследовании также сравнивалась производительность AnamNet с другими современными программными инструментами, которые выполняют аналогичные задачи. Он не только не уступал своим коллегам по точности, но и работал с меньшим количеством параметров. Нейронная сеть была также вычислительно менее сложным, что позволило исследователям тренировать гораздо быстрее обнаруживать аномалии.
Еще одно важное преимущество AnamNet состоит в том, что программное обеспечение имеет небольшой вес и занимает мало места в памяти. Это позволило команде разработать приложение под названием CovSeg, которое можно запускать на мобильном телефоне и, следовательно, потенциально использовать медицинские работники. «Мы почувствовали потребность в облегченной платформе, которую можно было бы развернуть в качестве диагностического устройства по месту нахождения на смартфонах или Raspberry Pi», — говорит Палуру. Он добавляет, что эта функция отсутствует в современных современных технологиях, таких как UNet, для которых требуется специализированное оборудование.
По словам авторов, AnamNet обещает не только выявление инфекций легких у пациентов с COVID-19. «В настоящее время мы сосредоточены на том, чтобы сделать наше программное обеспечение более надежным для обработки сканирований COVID-19, но мы также стремимся в ближайшем будущем расширить его для других распространенных заболеваний легких, таких как пневмония, фиброз и даже рак легких», — говорит Ялаварти. Он предполагает, что с некоторыми изменениями в существующем дизайне программное обеспечение можно будет использовать даже для считывания снимков мозга.
Программное средство находится в свободном доступе для общественности.