Белорусские ученые создали систему, которая диагностирует меланому по фотографии
Точность программы превышает 80%, правда, пользуются ей пока немногие. 42.СМИ изучил новинку и узнал о ее перспективах.
«Люди с тяжелыми случаями поступают очень поздно»
Меланома — один из самых опасных видов рака кожи. Она может несколько лет оставаться незамеченной в поверхностных слоях кожи, а после быстро распространиться по лимфатическим и кровеносным сосудам в другие органы.
В Беларуси регистрируют до 700 случаев заболевания в год. В 90% случаев злокачественные опухоли развиваются из родинок. Важно, что меланома, замеченная на ранней стадии, излечима.
Точный диагноз «меланома» может поставить только специалист-онколог, а такие врачи есть далеко не в каждой поликлинике.
— По словам наших коллег-медиков, это довольно серьезная проблема: к специалистам поступает очень много пациентов без меланомы. А с другой стороны — люди с тяжелыми случаями поступают очень поздно, когда уже ничего нельзя сделать, — рассказывает Вячеслав Баркалин, заведующий Лабораторией динамики систем и механики материалов БНТУ.
Диагноз по фото
Ученые из БНТУ нашли инструмент, который позволяет заметить опасную болезнь даже человеку без специальной подготовки. Небольшое устройство — дерматоскоп — фотографирует подозрительную родинку, а компьютерная программа анализирует изображение.
Специалисты использовали готовый прибор, дополнив его собственным алгоритмом. Программа MelaSearch находит границы новообразования, «убирает» с изображения волосы и блики, а после определяет, что на фото — обычная родинка или признак болезни.
— У нас два алгоритма анализа изображений. Первый — «традиционный». Он анализирует свойства изображения — набор цветов, изрезанность границ, асимметрию изображения, — объясняет Вячеслав Владимирович. — Для меланомы существует достаточно четкий набор признаков, которые позволяют поставить диагноз.
Для такого анализа используют известную систему ABCDE. Здесь A — асимметричность родинки, B — неровный край (border irregularity), C — неодинаковый цвет разных частей (color), D — диаметр более 6 миллиметров, E — изменчивость (evolving). Все это признаки возможного заболевания. Также программа обращает внимание на пигментные сети, специфические точки и глобулы.
— Это распространенный способ. Но у нас есть и второй алгоритм. Он работает непосредственно с базой данных: полученное изображение сравнивается со всеми изображениями, для которых уже выставлены диагнозы.
Базу для программы собрали белорусские врачи: они делали снимки подозрительных новообразований своих пациентов и вносили в систему свои заключения. Сейчас в базе около 200 изображений: 40 клинических случаев меланомы и 160 самых разнообразных родинок.
В результате программа оценивает риск болезни в процентах. Есть три варианта диагноза — «риск невысок», «присутствует риск меланомы» и «риск высокий». На каждую фотографию два «ответа» — по одному от каждого алгоритма. Также система показывает фото четырех похожих случаев и диагнозы, которые им выставили специалисты-онкологи.
Лучше перестраховаться
Проверяем темное пятнышко на руке фотографа: программа сообщает, что на меланому это не похоже. А вот на снимок из архива у системы двойная реакция: по признакам изображения — «риск невысок», а по результатам анализа базы — «высокий риск меланомы». Чему верить? «Худшему», — советуют разработчики.
Обычно, если есть подозрения, родинку полностью удаляют, а после проводят гистологическое исследование. Оно наверняка определяет, было ли образование злокачественным.
Попробовать воспользоваться программой может любой желающий на сайте проекта http://www.ihsit-cd.eu/index.php?id=test. Правда, результат работы алгоритма зависит от того, на каком приборе получено изображение. Лучше всего использовать такой же дерматоскоп, как у ученых. При использовании обычной фотографии точный диагноз не гарантирован.
Изображения обрабатываются на суперкомпьютерном кластере, который стоит в одном из корпусов БНТУ. Диагноз «возвращается» примерно через 20 секунд.
Сейчас программа установлена у врачей-онкологов в 9 белорусских учреждениях. Три из них находятся в Минске, остальные — в Витебске, Гродно, Могилеве и Полоцке.
Если мнение доктора разойдется с диагнозом системы, разумнее всего перестраховаться.
— Даже если программа не обнаружит подозрений, а у врача подозрение будет, он отправит пациента на исследование, — объясняет один из авторов разработки Яна Долгая. — С другой стороны, если у самого врача подозрений не будет, а программа «скажет», что риск есть, это тоже будет поводом отправить пациента на исследование.
Точность — более 80%
Точность программы, по замерам ученых, превышает 80%. Если база будет больше, то алгоритм станет точнее.
— В принципе точность определения меланомы можно довести до 90 с лишним процентов. Но тогда он будет захватывать и достаточно существенную часть лишних изображений, будет происходить «передиагностика», — рассуждает Вячеслав Владимирович. — Поэтому мы отладили алгоритм так, чтобы уменьшить число ложных «срабатываний».
Интересуемся, кто точнее в постановке диагноза — человек или компьютерный алгоритм.
— Все зависит от квалификации врача. Есть такие врачи, которые даже без увеличительного стекла успешно работают. Но таких единицы. Большинство врачей в поликлиниках не в состоянии этого сделать, ведь там основная задача — перенаправить пациента к специалисту. В этом случае алгоритм точнее.
Проект получилось реализовать благодаря гранту Евросоюза в размере около 900 тысяч евро, выделенному по программе трансграничного сотрудничества Латвия — Литва — Беларусь на проект «Повышение качества медицинского обслуживания посредством использования информационных технологий для диагностики рака кожи и рака легкого».
Задействовано было пять организаций из Беларуси и Литвы. В разработке алгоритмов диагностики меланомы приняли участие специалисты из Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси. Также участвовали медики из РНПЦ онкологии и медицинской радиологии им. Н.Н. Александрова и Витебского государственного медицинского университета.
Сейчас проект окончен. У ученых из БНТУ есть задумки о том, как систему можно развить. Правда, что из этого получится реализовать — пока неизвестно.
— Мы надеемся шагнуть в сторону, — делится планами Вячеслав Баркалин. — Вообще говоря, с использованием этой программы квалификация онколога не требуется. Мы же не выставляем диагноз и не делаем операцию, а выявляем подозрительный случай, чтобы человек вовремя попал к врачу. Эту процедуру может делать человек с очень поверхностным медицинским образованием. Например, ее можно проводить во всевозможных СПА-салонах и косметических кабинетах.
Чтобы дерматоскопы появились в разных заведениях, ученые думают о том, как удешевить устройство.
— Попытаемся разработать свой дерматоскоп, где фотография передавалась бы по Wi-Fi. Мы хотим сделать так, чтобы дерматоскоп через интернет посылал изображение на наш суперкомпьютерный кластер, а он будет оценивать риск наличия заболевания.
Одновременно в этом процессе могут участвовать врачи, которые будут анализировать снимки, полученные непрофессионалами, строить экспертные оценки и выдвигать рекомендации по развитию системы.
Алгоритм можно перенести на другие болезни
Кстати, меланома — это не единственная болезнь, которую в теории возможно диагностировать по снимку.
— Наш второй алгоритм можно перенести на другие заболевания. Если говорить о кожных заболеваниях — можно диагностировать другие виды рака: базалиому, карциному… Там тоже основная проблема — ранняя диагностика.
Также в планах ученых — разработать диагностическое приложение для смартфонов. Для этой задачи они надеются привлечь студентов.
— Достаточно ли будет камеры на смартфоне — мы пока точно не знаем. У дерматоскопа кольцевая вспышка, которая использует поляризованный свет. Но для диагностики по поиску сходных изображений это может быть несущественно. Все изображения будут «портиться» более-менее одинаковым образом, поэтому сходство при этом может не теряться.
Ученые не дают гарантий того, что такую программу сделать удастся. Но в случае успеха разработку советуют ждать не раньше следующего года.
Анна Ермаченок / Фото: Дмитрий Брушко / 42.СМИ
НАН Беларуси разработала новую технологию диагностики рака груди на 1 стадии за 1 минуту на основе нейросети
НАН Беларуси готова передать онкоцентрам новую технологию диагностики рака груди, сообщил заместитель председателя Президиума НАН Беларуси Сергей Килин в программе "Крупным планом" на телеканале "Беларусь 1", сообщает БЕЛТА.
Сергей Килин отметил, что диагностика онкологических заболеваний проводится по анализу гистологических изображений. "То есть делается срез и исследуется изображение с увеличением. Делает это врач. Он может на это изображение смотреть и не увидеть той первоначальной особенности, которая приведет к онкологии", - сказал он.
Команда из Объединенного института проблем информатики НАН предложила алгоритм анализа "больших данных" (BIG DATA), используя нейросети, которые решают эту задачу практически за минуту. Новый метод анализа сложных изображений больших размеров, основанный на информационных технологиях глубинного обучения, позволил разработать высокоэффективный способ автоматического анализа гистологических изображений, по которым определяется наличие онкологических заболеваний груди уже на самой ранней стадии заболевания.
Отвечая на вопрос, получат ли белорусские онкоцентры эту методику, ученый ответил: "Мы открыты. Будем передавать эту разработку центрам".
Команда авторов, участвуя в международных соревнованиях 2016 года TUPAC16 и CAMELYON16, посвященных проблеме автоматизированной диагностики рака груди (участвовало более 100 профессиональных команд из разных стран мира), вошла в четверку лучших в номинации "Предсказание индекса пролиферации на основе подсчета митозов", опередив команды университетов США, Германии, Великобритании и др.