Опыт применения сверточной нейронной сети для бинарной классификации микрофотографий цитологических препаратов щитовидной железы

Солопов, М.В.; Кавелина, А.С.; Попандопуло, А.Г.; Турчин, В.В.; Пащенко, С.А.; Багдасаров, К.М.

Авторы: Солопов М.В., Кавелина А.С., Попандопуло А.Г., Турчин В.В., Пащенко С.А., Багдасаров К.М.
Журнал: Сибирский онкологический журнал
Том: 23
Номер: 5
Год издания: 2024
Первая страница: 5
Последняя страница: 16
DOI: 10.21294/1814-4861-2024-23-5-5-16
Аннотация: Цель исследования – оценка эффективности модели сверточной нейронной сети для автоматизированной цитологической диагностики папиллярного рака и доброкачественных узловых образований щитовидной железы. Материал и методы. Сверточная нейронная сеть была разработана на языке программирования Python с использованием библиотеки с открытым исходным кодом TensorFlow 2.15.0. Для исследования был сформирован датасет, который включал две категории патологий: 1 597 микрофотографий папиллярного рака и 767 микрофотографий доброкачественных узловых образований (коллоидного зоба и аденоматозных узлов). Для формирования обучающей выборки и оценки показателей производительности модели на тестовой выборке датасет был разделен в соотношении 80/20. Результаты. При диагностике папиллярного рака модель достигла точности 89,3 %, полноты – 92,4 %, специфичности – 77,4 % и оценки F1 – 91,4 %. При определении доброкачественных узловых образований точность составила 83,3 %, полнота – 77,4 %, специфичность – 92,4 %, оценка F1 – 80,3 %, что указывает на более высокий уровень ложноположительных и ложноотрицательных прогнозов. Показатель AUC составил 0,91 при классификации отдельных микрофотографий и 0,94 на уровне серии микрофотографий от одного пациента, свидетельствуя о высокой способности обученной модели дифференцировать злокачественные и доброкачественные очаговые процессы щитовидной железы на основе микрофотографий цитологических препаратов тонкоигольной аспирационной пункционной биопсии. Заключение. Дальнейшее совершенствование нейросетевой модели за счет обучения на более объемных и разнообразных датасетах микрофотографий цитологических препаратов щитовидной железы будет способствовать улучшению ее диагностического спектра и производительности. Созданная модель может быть использована для разработки программного обеспечения по выявлению патологий щитовидной железы.
Добавил в систему: Солопов Максим Витальевич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИПМех РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИПМех РАН

Опыт применения сверточной нейронной сети для бинарной классификации микрофотографий цитологических препаратов щитовидной железыстатья

Прикрепленные файлы