Совершенствуя КТ: опубликована новая научная статья команды Botkin.AI

Совершенствуя КТ: опубликована новая научная статья команды Botkin.AI

Совершенствуя КТ: опубликована новая научная статья команды Botkin.AI

В начале мая члены команды Botkin.AI опубликовали статью "Глубокое обучение на облаках точек для сокращения числа ложно-положительных результатов при обнаружении новообразований на КТ снимках грудной клетки" (Drokin I., Ericheva E. Deep Learning on Point Clouds for False Positive Reduction at Nodule Detection in Chest CT Scans. 2020).


В статье за авторством Ивана Дрокина и Елены Еричевой предлагается совершенно новый метод уменьшения вероятности выдачи ложно-положительных результатов при исследовании КТ. Метод, представленный нашими коллегами, трансформирует данные с 3D снимка КТ в облако точек, что позволяет наиболее точно обнаруживать новообразования на изображениях. Согласно исследованию, новый метод значительно превосходит наиболее часто используемый ранее подход. Анализ КТ снимка как облака точек позволяет сократить затраты на обучение модели и на использование ее в практике врача как вычислительно более простую. При этом такой подход показывает State-of-the-art на корпусе данных LIDC-IDRI.


Схема процесса обработки данных, представленная в статье


Получить больше информации об исследованиях нашей команды Вы можете в данной статье, опубликованной на Arxiv.org (текст статьи предлагается на английском языке).