Inventory number | IRN | Number of state registration | ||
---|---|---|---|---|
0324РК00213 | AP19678197-KC-24 | 0123РК00276 | ||
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation | ||
Краткие сведения | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
||
Publications | ||||
Native publications: 0 | ||||
International publications: 1 | Publications Web of science: 1 | Publications Scopus: 0 | ||
Patents | Amount of funding | Code of the program | ||
0 | 30153510.34 | AP19678197 | ||
Name of work | ||||
Интеграция физико-информированной нейронной сети, байесовской и сверточной нейронных сетей для раннего обнаружения рака молочной железы с использованием термографии | ||||
Type of work | Source of funding | Report authors | ||
Fundamental | Чжао Юн | |||
0
1
1
3
|
||||
Customer | МНВО РК | |||
Information on the executing organization | ||||
Short name of the ministry (establishment) | Нет | |||
Full name of the service recipient | ||||
Nazarbayev University | ||||
Abbreviated name of the service recipient | NU | |||
Abstract | ||||
Объектом исследования является методика диагностики опухоли молочной железы с помощью термографии и методов машинного обучения, таких как физико-информированная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть и байесовские сети. Зерттеу нысаны сүт безі ісігін диагностикалау әдісі болып табылады, бұл үшін термография және машиналық оқыту әдістері қолданылады, оның ішінде физикалық хабарлы нейрондық желі, конволюционды нейрондық желі және Байес желілері. Целью проекта является разработка интеллектуальной компьютерной системы диагностики рака молочной железы, конечной целью которой является помощь в достижении поставленной ВОЗ цели по минимизации уровня смертности от рака молочной железы. Система включает интеграцию байесовской сети и сверточной нейронной сети вместе с физико-информированной нейронной сетью с использованием термографических данных, полученных от пациентов. Жобаның мақсаты – сүт безі обырын диагностикалауға арналған интеллектуалды компьютерлік жүйені әзірлеу, оның түпкі мақсаты – Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының сүт безі обырынан болатын өлім-жітім деңгейін азайту мақсатына қол жеткізуге көмектесу. Жүйе пациенттерден алынған термографиялық деректерді пайдалана отырып, физикадан ақпараттандырылған нейрондық желімен бірге Байес желісін және конволюционды нейрондық желіні біріктіруді қамтиды. Методы исследования включают интеграцию Байесовской сети и сверточной нейронной сетью вместе с физико-информированной нейронной сетью с использованием термографических данных, полученных от пациентов. Сочетание обученных Байесовской сети и сверточной нейронной сетью позволяет прогнозировать опухоли с интерпретируемостью, а физико-информированная нейронная сеть связывает прямое и обратное тепловое моделирование для извлечения параметров ткани, специфичных для пациента, определения размеров и местоположения опухоли. Таким образом, если Байесовская сеть и сверточная нейронная сеть направлены на выявление опухоли на основе компьютерного анализа термографического рисунка, тогда как физико-информированная нейронная сеть направлена на выявление местоположения, размера опухоли, а также специфических параметров и строения груди. Зерттеу әдістері пациенттерден жиналған термографиялық деректерді пайдалана отырып, физикадан ақпараттандырылған нейрондық желімен бірге Байес желісі мен конволюционды нейрондық желіні біріктіруді қамтиды. Оқытылған Байес желісі мен конволюционды нейрондық желінің комбинациясы түсіндірілетін ісікті болжауға мүмкіндік береді, ал физикадан хабардар нейрондық желі пациентке тән тін параметрлерін, ісік өлшемін және орнын алу үшін алға және кері термиялық модельдеуді қосады. Осылайша, Байес желісі мен конволюционды нейрондық желі термографиялық үлгіні компьютерлік талдау негізінде ісіктерді анықтауға бағытталған, ал физикамен ақпараттандырылған нейрондық желі ісіктің орналасуын, өлшемін және сүт безінің нақты параметрлері мен құрылымын анықтауға бағытталған. Новизна проекта заключается в разработке интегрированной модели физико-информированной нейронной сети, Байесовской нейронной сети и сверточной нейронной сети, управляемой данными и физикой с целью создания интеллектуальной гибридной диагностической системы определения рака молочной железы. В будущем система может быть встроена в приложение, установленного на переносной ИК-камере с 3D-сканером. Жобаның жаңалығы сүт безі обырын анықтауға арналған интеллектуалды гибридті диагностикалық жүйені құру мақсатында деректер мен физика негізіндегі физикадан хабардар нейрондық желінің, Байес нейрондық желісінің және конволюционды нейрондық желінің біріктірілген моделін жасау болып табылады. Болашақта жүйені 3D сканері бар портативті IR камерасында орнатылған қолданбаға салуға болады. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), у 2,3 млн женщин был диагностирован рак молочной железы, а 685 тысяч женщин умерли от этого заболевания в 2020 году. При этом у 7,8 млн женщин был диагностирован рак молочной железы с 2015 по 2020 год. Это делает рак молочной железы наиболее распространенным видом рака среди прочих. Этот проект направлен на разработку инструмента раннего предупреждения развития рака молочной железы, основанного на обнаружении растущих опухолей в молочной железе. Инструмент ориентирован на начальный этап «мер предосторожности», который подходит для массового скрининга в отдаленных районах, где дорогое оборудование для диагностики может быть недоступно. Раннее выявление и лечение рака молочной железы снизит нагрузку и затраты на здравоохранение в Казахстане. Разработка системы раннего предупреждения рака молочной железы, основанной на термографии дешевле, чем МРТ и другие методы обнаружения. Такой подход удобен для массового скрининга. Очевидно, исследовательские и технологические потребности огромны. Кроме того, исследование направлено на то, чтобы помочь выполнить цель самообследования молочной железы (СОМЖ), предложенную ВОЗ в борьбе с раком молочной железы посредством недорогого раннего массового скрининга. Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының (ДДҰ) мәліметі бойынша, 2,3 миллион әйел сүт безі қатерлі ісігіне шалдыққан, 2020 жылы бұл аурудан 685 мың әйел қайтыс болған. Сонымен қатар, 2015-2020 жылдар аралығында 7,8 миллион әйелде сүт безі қатерлі ісігі анықталған. Бұл сүт безі қатерлі ісігінің басқалар арасында ең көп таралған түрі болып табылады. Бұл жоба сүт безіндегі өсіп келе жатқан ісіктерді анықтауға негізделген сүт безі қатерлі ісігінің ерте ескерту құралын әзірлеуге бағытталған. Құрал қымбат диагностикалық жабдық болмауы мүмкін шалғай аудандарда жаппай скринингке жарамды бастапқы «сақтық шаралары» кезеңіне бағытталған. Сүт безі обырын ерте анықтау және емдеу Қазақстандағы денсаулық сақтаудың ауыртпалығы мен шығындарын азайтады. Термография негізінде сүт безі обырын ерте хабарлау жүйесін жасау МРТ және басқа анықтау әдістеріне қарағанда арзанырақ. Бұл тәсіл жаппай скринингке ыңғайлы. Әлбетте, ғылыми-зерттеу және технология қажеттіліктері орасан зор. Сонымен қатар, зерттеу ДДҰ ұсынған сүт безінің қатерлі ісігімен күресуде арзан, ерте жаппай скрининг арқылы өзін-өзі тексеру мақсатына жетуге көмектесуге бағытталған. Не внедрено. Исследование проводится при поддержке Медицинского центра "Экомед" и онкологического центра города Астана, а также совместно с ППС Школы Медицины Назарбаев Университета. Жүзеге асырылмаған. Зерттеу «Экомед» медициналық орталығы мен Астана қаласының онкологиялық орталығының қолдауымен, сондай-ақ Назарбаев Университеті Медицина мектебінің профессорлық-оқытушылық құрамымен бірлесіп жүргізілуде. С 2013 года маммография, являясь основным методом диагностики рака груди, была включена в обязательную программу диспансерного обследования для женщин старше 40 лет. Это позволило снизить смертность от рака молочной железы на 35%. Маммография рекомендуется женщинам от 40 лет ежегодно, но из-за дозы облучения её можно делать не чаще одного раза в год для пациентов и раз в два года в целях профилактического скрининга. Тем не менее, риск заболевания раком груди существует у каждой женщины, независимо от возраста. В этом контексте термография может значительно повысить эффективность скрининга, поскольку её можно безопасно проводить неограниченное число раз для женщин любого возраста. С применением искусственного интеллекта (ИИ) для анализа результатов термографии, точность выявления ранних признаков рака молочной железы может быть еще выше, так как ИИ способен обнаруживать малейшие отклонения, которые могут остаться незамеченными при традиционном анализе. По данным Национального онкологического центра, своевременное прохождение скрининга снижает риск смерти от рака молочной железы примерно на 20%, и с использованием термографии и ИИ этот показатель может быть значительно выше. Эти усилия соответствуют устойчивым целям Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), направленным на снижение уровня смертности от предотвратимых заболеваний и обеспечение доступа к качественным медицинским услугам для всех 2013 жылдан бастап сүт безі обырын диагностикалаудың негізгі әдісі болып табылатын маммография 40 жастан асқан әйелдерді міндетті клиникалық тексеру бағдарламасына енгізілді. Бұл сүт безі қатерлі ісігінен болатын өлімді 35%-ға азайтты. Маммография жыл сайын 40 жастан асқан әйелдерге ұсынылады, бірақ сәулелену дозасына байланысты оны науқастар үшін жылына бір реттен жиі емес және профилактикалық скрининг мақсатында екі жылда бір рет жасауға болады. Дегенмен, жасына қарамастан, әрбір әйелде сүт безі қатерлі ісігінің даму қаупі бар. Бұл тұрғыда термография скринингтің тиімділігін айтарлықтай жақсарта алады, өйткені оны кез келген жастағы әйелдерге шексіз рет қауіпсіз орындауға болады. Термография нәтижелерін талдау үшін жасанды интеллект (AI) арқылы сүт безі қатерлі ісігінің ерте белгілерін анықтау дәлдігі бұдан да жоғары болуы мүмкін, өйткені AI дәстүрлі талдау арқылы анықталмай қалуы мүмкін нәзік ауытқуларды анықтай алады. Ұлттық онкологиялық орталықтың мәліметінше, ертерек скринингтен өту сүт безі обырынан өлу қаупін шамамен 20%-ға төмендетеді, ал термография мен АИ қолданғанда бұл көрсеткіш айтарлықтай жоғары болуы мүмкін. Бұл күш-жігер Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының (ДДҰ) алдын алуға болатын аурулардан болатын өлімді азайту және барлығына сапалы медициналық көмекке қолжетімділікті қамтамасыз ету жөніндегі тұрақты мақсаттарына сәйкес келеді. Биофизика, медицина, искусственный интеллект, машинное обучение Биофизика, медицина, жасанды интеллект, машиналық оқыту |
||||
UDC indices | ||||
004.8; 004.8.032.26; 61:577.3 | ||||
International classifier codes | ||||
28.23.37; 28.17.23; | ||||
Key words in Russian | ||||
Байесовская сеть; сверточная нейронная сеть; физико-информированная нейронная сеть; диагностика рака молочной железы; термография; | ||||
Key words in Kazakh | ||||
Байес желісі; конволюциялық нейрондық желі; физикадан хабардар нейрондық желі; сүт безі қатерлі ісігінің диагностикасы; термография; | ||||
Head of the organization | АДЕСИДА ИЛЕСАНМИ | Phd / Professor | ||
Head of work | Чжао Юн | Phd / Professor |