1. Сбор данных и обучениеИИ обучается на тысячах предварительно аннотированных снимков, которые содержат как нормальные, так и патологические данные. Это позволяет системе изучать и распознавать характерные особенности, присущие раковым опухолям.
2. Анализ медицинских изображений- Предобработка снимков: ИИ улучшает качество изображений, удаляет шум и увеличивает контрастность.
- Выделение признаков: ИИ анализирует структуры и плотность ткани, чтобы выявить аномалии, такие как узлы или затемнения, указывающие на опухоли.
3. Классификация аномалий- Контурный и текстурный анализ: ИИ определяет форму, границы и плотность новообразований, чтобы отличить злокачественные опухоли от доброкачественных.
- Структурный анализ: На основе данных КТ и МРТ ИИ определяет вероятность злокачественного характера опухоли.
4. Сопоставление с эталонными даннымиСистема ИИ сравнивает полученные результаты с миллионами ранее обработанных снимков, повышая точность диагностики благодаря накопленным данным.
5. Выдача результата- ИИ оценивает вероятность злокачественного образования (например, "85% вероятность злокачественности").
- Подсвечивает подозрительные участки, помогая врачу сосредоточиться на важных деталях.
6. Обратная связь и самообучение- Система постоянно совершенствуется, получая обратную связь от врачей. Это позволяет ИИ повышать свою точность и эффективность с каждым новым случаем.