• ИИ для диагностики рака груди с точностью 99,7% разработан исследователями из Университета Иннополис, ЛЭТИ и Джадавпурского университета.
• Традиционные системы компьютерной диагностики требуют огромных вычислительных мощностей и сложны в применении в клиниках с ограниченными ресурсами.
• Новая модель использует две компактные свёрточные нейросети SqueezeNet и ShuffleNet, объединенные через механизм взаимного гейтинга.
• Сети обмениваются информацией, усиливают важные диагностические признаки и отсеивают шум.
• Модель протестирована на двух международных наборах гистопатологических изображений рака груди, где точность составила 97% для нормальной ткани, доброкачественных образований и нулевой стадии рака.
• На эталонном наборе снимков точность нового алгоритма достигла 99,72%.
• Разработанная структура может стать основой для надежных ИИ-решений для диагностики рака молочной железы в регионах без доступа к дорогим вычислительным мощностям.