Ученые МГУ улучшили ИИ для диагностики туберкулеза по снимкам
Новый метод расширяет базы данных для обучения нейросетейВ пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что специалисты вуза разработали метод, повышающий точность диагностики туберкулеза с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Алгоритм FABEMD расширяет обучающие базы данных, создавая дополнительные рентгеновские снимки. Исследование выполнено в рамках научно-образовательной школы МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект».
/imgs/2025/12/02/08/6934543/003226dc337f31ea1e07fc5a39cc26055268c841.jpeg "Ученые МГУ улучшили ИИ для диагностики туберкулеза по снимкам")
© Ferra.ru
Синтетические изображения сохраняют важные диагностические особенности, но при этом отличаются по структуре. Это повышает устойчивость и точность работы нейросетевых моделей, особенно при анализе снимков низкого качества, что актуально при различиях в оборудовании и условиях съемки, отметили в пресс-службе.
Метод был протестирован на международных наборах данных, включающих тысячи рентгенограмм. Эксперименты подтвердили, что добавление синтетических изображений повышает диагностическую точность, особенно при работе с небольшими выборками.