ЧАСТЬ ТЕЛА: Внутренние органы и анатомические структуры (на основе 3D ультразвуковых данных).
ГОТОВНОСТЬ: Высокая готовность к пилотному тестированию и интеграции в клинические и исследовательские системы. Превосходит существующие решения по точности при экстремальном дефиците данных.
СУТЬ: Разработан инновационный метод высокоточной 3D-сегментации ультразвуковых изображений, эффективно работающий даже при крайне ограниченном объеме размеченных данных (менее 0.5%). Суть метода заключается в использовании кросс-мерной дистилляции знаний: 2D-нейросеть-учитель, обученная на неразмеченных данных, передает свой опыт 3D-нейросети-ученику, которая затем успешно выполняет сегментацию объемных структур, опираясь на минимальные аннотации. Это критически решает проблему дефицита размеченных 3D УЗИ данных, открывая путь для широкого внедрения глубокого обучения в медицину для более точной диагностики и оценки объемных характеристик органов.
Источник: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41771726/