Разработана нейросеть для диагностики лейкемии

Лейкемия представляет собой рак лейкоцитов, который характеризуется незрелыми лимфоцитами. Каждый год из-за этого заболевания умирает огромное количество людей. В случае, если подобные клетки будут обнаружены на первых этапах болезни, развитие рака крови можно будет предотвратить.

Для этих целей была создана нейросеть 3SNet, которая имеет блоки глубинной свертки для снижения вычислительных затрат. Новый метод диагностики включает в себя три входа в глубокую модель CNN.

Такие входные данные являются оттенками серого и изображения гистограммы градиента (HOG) и локального двоичного шаблона (LBP), которые им соответствуют. HOG-изображения находят локальную форму, а в то время LBP описывает структуру текстуры лейкозной клетки.

Новую модель обучили, после чего провели тестирование с помощью изображений из набора данных AML-Cytomorphology_LMU. Модель показала высокую точность - около 84% для ячейки с менее чем 100 изображениями в наборе данных. Кроме того, для ячейки с более чем 100 изображениями в наборе данных удалось достигнуть точности 93,83%.

Исследователи также отметили, что площадь ROC-кривой для этих ячеек составила более 98%. По их мнению, новая нейронная модель в будущем станет важным дополнительным инструментом, который будет помогать врачу выявлять лейкемию на ранних стадиях.