Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи
Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей. Работа исследователей опубликована в журнале Nature.
На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается. По данным Всемирной организации здравоохранения, раком кожи страдает каждый третий онкологический больной, а каждый пятый американец заболеет им в течение жизни. Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой. При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому (самый распространенный и злокачественный вид опухоли) на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов.
Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр (за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия). Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок.
Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google. Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному. Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний.
После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США. Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев. Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма (которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль) не уступает чувствительности и специфичности дерматологов.
В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи. Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок. Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет.
Недавно американские ученые также
, который успешно справляется с ранней диагностикой меланомы. В ходе эксперимента система смогла правильно определить меланому в 98 процентах случаев. В то же время специфичность алгоритма оказалась не такой высокой — диагностика доброкачественных образований была проведена верно лишь в 36 процентах случаев.
Он пригодится на Марсе, Луне и ледяных спутниках планет-гигантов
Инженеры разработали концепцию робота для будущих миссий по изучению пещер на Марсе, Луне и ледяных спутниках планет-гигантов. Проект ReachBot описывает устройство с несколькими конечностями, которые способны раскладываться и дотягиваться до удаленных точек, на которых можно закрепиться с помощью захвата с металлическими шипами, сообщается в отчете NASA. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера С тех пор как орбитальные исследовательские аппараты подтвердили существование пещер под поверхностью Марса и Луны, ученые не перестают размышлять над их полноценным исследованием. Помимо ценной информации об истории формирования небесного тела, в пещерах, куда не проникают ультрафиолетовые солнечные лучи и космические заряженные частицы, могли бы сохраниться и следы внеземной жизни. До последнего времени все подвижные роботы, предназначенные для изучения других планет, разрабатывались с расчетом, что они будут передвигаться только по сравнительно ровной поверхности. Поэтому они имеют относительно простое четырех- или шестиколесное шасси, которое устойчиво и не требует много энергии, но, к сожалению, не позволяет передвигаться по крутым каменистым склонам и скалам, и потому не подходит для исследования пещер. Инженеры под руководством Марко Павоне (Marco Pavone) из Стэндфордского университета уже несколько лет работают над многоэтапным проектом ReachBot для NASA, развивающим концепцию робота, способного перемещаться по пещерам и скалам со сложным рельефом, недоступным для других видов роботов при разных уровнях гравитации. Его главная особенность заключается в необычном способе передвижения. Вместо колес или ног у него есть несколько гибких удлиняющихся конечностей, на конце которых располагаются захваты с множеством мелких металлических шипов, которые цепляются за малейшие неровности на каменной поверхности. Аналогичный способ удержания на вертикальных поверхностях применялся в прототипе робота-скалолаза LEMUR, разработанном Лабораторией реактивного движения NASA. За счет металлических шипов робот может удерживать свое положение, распределив свой вес между несколькими конечностями, пока подыскивает следующую точку опоры для одной из них. Ожидается, что ReachBot сможет передвигаться не только по стенам и потолку, но и по полу как обычный ходячий робот. Однако на данной стадии проектирования конкретной конструкции для конечностей еще нет. Разработчики оценили параметры робота для миссии по исследованию марсианской лавовой трубки с высотой от пола до потолка порядка 30 метров. Это должно быть устройство массой около 10 килограмм, с восемью конечностями, способными развертываться до 20 метров в длину, оборудованное камерами и лидаром для навигации и прокладывания маршрута, а также для картографирования окружения. На предыдущих этапах были разработаны алгоритмы движения робота на плоскости, а также построен примитивный прототип ReachBot. В качестве четырех конечностей на нем используются стальные измерительные рулетки, оснащенные механизмом поворота, который позволяет «наводить» их на объект. После чего другой механизм раскручивает рулетку, на конце которой расположен захват с металлическими шипами. Робот умеет определять положение предметов вокруг с помощью визуальных меток, дотягиваться до них конечностями, ухватываться с помощью захватов и подтягивать себя в нужном направлении. В будущем разработчики планируют построить версию, которая способна двигаться в трехмерном пространстве. https://www.youtube.com/watch?v=Q6uvS_19OcA Существуют и другие концепции исследования инопланетных пещер, куда нет доступа колесных роботам. Одна из них предполагает использование нескольких четвероногих роботов Spot Mini. Каждый из членов группы будет отличаться от других, иметь свою роль и помогать другим.