Ежегодно от РШМ погибает более 290 тыс. женщин. Основная причина смертности - длительное скрытое течение и поздняя диагностика. Выявление ранних признаков интраэпителиальных поражений и их лечение позволит уменьшить число инвазивных форм рака и улучшить эффективность проводимой терапии. Для улучшения качества диагностики и увеличения доступности скрининга рака шейки матки нашей командой, при подддерже фонда содействия инновациям, предложено автоматизировать процесс анализа цитолгических картин.

Наше программное обеспечение на основе нейронных сетей для автоматизированной диагностики предопухолевых изменений шейки матки позволит оптимизировать и стандартизировать процесс диагностики, а так же поможет врачу в постановке точного диагноза и уменьшит вероятность ошибки. Процесс анализа цитологиеских картин нейронной сетью осуществляется по принятому алгоритму цитологической диагностики. Для обучения нейронной сети была создана база данных цитологических изображений различных цитолгичеких картин: NILM (норма), ASCUS(подозрительные изменения), LSIL и HSIL (предопухолевые изменения эпителия шейки матки). В настоящее время, врач, в зависимости от своего опыта, состояния здоровья и концентрации, затрачивает на микроскопию и исследование мазка от 1-15 минут. Наша система позволит сократить данное время до 30 секунд (для получения изображений) и 5 секунд для их обработки и выдачи результата. Так же в нашей системе всегда будут оставаться изображения мазков, что позволит вернуться к ним в случае возникновения вопросов, а так же для наблюдения за изменениями в динамике. Каждое исследование будет улучшать точность и качество диагносики нашей системы.

На страницу проекта