Распознавание опасных поражений полости рта с помощью искусственного интеллекта

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход на базе глубокого обучения позволяет с высокой точностью классифицировать 16 типов поражений, открывая возможности для ранней диагностики рака.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Набор изображений демонстрирует разнообразие аномальных областей в полости рта, зафиксированных в работе Al-Ali и коллег, что позволяет оценить сложность и вариативность патологий, требующих диагностики.
Набор изображений демонстрирует разнообразие аномальных областей в полости рта, зафиксированных в работе Al-Ali и коллег, что позволяет оценить сложность и вариативность патологий, требующих диагностики.

Исследование демонстрирует превосходные результаты применения EfficientNetV2B1 и стратегий аугментации данных для мультиклассовой классификации клинических изображений поражений полости рта.

Ранняя диагностика рака полости рта осложняется визуальным сходством поражений, что требует разработки эффективных систем компьютерной диагностики. В работе, посвященной ‘Deep Learning-Based Multiclass Classification of Oral Lesions with Stratified Augmentation’, предложен подход на основе глубокого обучения для классификации шестнадцати различных типов поражений полости рта. Использование архитектуры EfficientNetV2B1 в сочетании со стратифицированным разделением данных и расширенными методами аугментации позволило достичь передовых результатов классификации. Может ли данная разработка стать надежным инструментом для раннего выявления рака полости рта и улучшения клинических исходов?

Ранняя диагностика: между надеждой и неизбежностью

Ранняя и точная диагностика имеет решающее значение для улучшения прогноза при раке полости рта, однако часто возникают трудности из-за незначительных визуальных различий между различными типами поражений. Небольшие изменения в цвете, текстуре или границах, которые могут показаться несущественными, на самом деле могут указывать на переход от доброкачественного состояния к злокачественной опухоли. Эта сложность требует от врачей высокой степени внимательности и опыта, а также использования передовых диагностических методов для точной оценки состояния пациента. Поскольку злокачественные новообразования на ранних стадиях часто протекают бессимптомно или проявляются неспецифическими признаками, задержка в диагностике может существенно снизить шансы на успешное лечение и благоприятный исход.

Традиционные методы диагностики рака полости рта в значительной степени опираются на гистологическое исследование тканей, полученных в результате биопсии. Данный процесс требует не только времени для подготовки образцов, окрашивания и анализа под микроскопом, но и высокой квалификации патоморфолога для точной интерпретации клеточной структуры и выявления злокачественных изменений. Задержка в получении результатов гистологического заключения может существенно повлиять на своевременное начало лечения, особенно при агрессивных формах рака. Более того, доступ к опытным патоморфологам ограничен в некоторых регионах, что создает дополнительные трудности в диагностике и определении тактики лечения.

Растущая заболеваемость раком полости рта во всем мире обуславливает острую необходимость в оперативных, доступных и точных диагностических инструментах. Задержка в постановке диагноза значительно снижает шансы на успешное лечение и благоприятный исход, поэтому разработка новых методов, позволяющих быстро и достоверно выявлять злокачественные новообразования на ранних стадиях, является приоритетной задачей современной онкологии. Исследования направлены на создание технологий, которые могли бы применяться не только в специализированных клиниках, но и в первичном звене здравоохранения, обеспечивая своевременное обследование населения и повышение выживаемости пациентов. Разработка таких инструментов позволит существенно улучшить качество жизни и снизить смертность от этого опасного заболевания.

Глубокое обучение: автоматизация ради точности

Глубокое обучение, в частности, сверточные нейронные сети (CNN), представляет собой перспективный подход к автоматизации анализа изображений поражений полости рта. CNN эффективно извлекают иерархические признаки из изображений, что позволяет им различать различные типы поражений на основе визуальных характеристик. Использование CNN позволяет снизить зависимость от субъективной оценки врачом-диагностом, повысить скорость анализа и потенциально улучшить точность диагностики, особенно в случаях, требующих высокой степени детализации и опыта. Автоматизация процесса анализа изображений с помощью глубокого обучения также позволяет проводить скрининг больших объемов данных и выявлять подозрительные случаи на ранних стадиях.

Использование трансферного обучения с предварительно обученными моделями, такими как EfficientNetV2B1, позволяет значительно повысить эффективность классификации изображений поражений при ограниченном объеме обучающих данных. Предварительное обучение на больших наборах данных, например ImageNet, позволяет модели извлечь общие признаки изображений, которые затем могут быть адаптированы для анализа медицинских изображений. Этот подход снижает потребность в огромных размеченных наборах данных, характерных для обучения с нуля, и обеспечивает высокую точность даже при небольшом количестве доступных примеров, за счет переноса знаний, полученных в ходе обучения на более крупном наборе данных.

Нормализация изображений с использованием статистики ImageNet является критически важной процедурой для оптимизации производительности моделей глубокого обучения при анализе медицинских изображений. Статистика, полученная на большом наборе данных ImageNet (среднее значение и стандартное отклонение для каждого цветового канала), применяется для центрирования и масштабирования значений пикселей входных изображений. Это позволяет ускорить процесс обучения, повысить стабильность сходимости и улучшить обобщающую способность модели, поскольку обеспечивает единообразное распределение входных данных и предотвращает доминирование признаков, обусловленное различиями в яркости и контрастности. Без нормализации, градиенты могут стать нестабильными, что приводит к медленному обучению или даже расхождению модели.

Стратифицированное разделение набора данных гарантирует, что обучающая, валидационная и тестовая выборки будут точно отражать распределение типов поражений, предотвращая предвзятую оценку модели. Этот метод предполагает разделение данных таким образом, чтобы пропорция каждого класса (типа поражения) была примерно одинаковой во всех трех подмножествах. Это особенно важно при работе с несбалансированными наборами данных, где некоторые типы поражений встречаются значительно реже других. Использование стратификации минимизирует риск переобучения модели на преобладающих классах и обеспечивает более надежную оценку ее способности обобщать данные на невидимых примерах, что критически важно для клинической применимости системы автоматической классификации поражений.

Коррекция дисбаланса и оптимизация модели: борьба с шумом

Набор данных CLASEG, несмотря на свою ценность, характеризуется дисбалансом классов, при котором некоторые типы поражений представлены в значительно меньшем количестве примеров, чем другие. Данное несоответствие может приводить к смещению предсказаний модели в пользу доминирующих классов, снижая её способность к точной идентификации редких, но клинически значимых поражений. Недостаточная представленность отдельных типов поражений в обучающей выборке ограничивает способность модели эффективно изучать их характерные признаки и приводит к снижению точности классификации для данных классов.

Для решения проблемы дисбаланса классов в наборе данных CLASEG применялись методы передискретизации и аугментации данных. Передискретизация заключалась в увеличении количества образцов миноритарных классов путем их копирования или генерации синтетических примеров. Аугментация данных включала в себя применение различных преобразований к существующим изображениям, таких как повороты, отражения, масштабирование и изменения яркости, что позволило увеличить разнообразие обучающей выборки и повысить обобщающую способность модели. Комбинация этих техник позволила снизить предвзятость модели в отношении преобладающих классов и улучшить ее способность к правильной классификации редких типов поражений.

Обучение модели осуществлялось с использованием оптимизатора Adam, алгоритма, адаптирующего скорость обучения для каждого параметра на основе оценок первого и второго моментов градиентов. В качестве функции потерь применялась категориальная кросс-энтропия, эффективно измеряющая расхождение между предсказанными вероятностями классов и истинными метками. Для предотвращения переобучения и обеспечения оптимальной производительности на тестовых данных применялась ранняя остановка (early stopping), прекращающая процесс обучения при отсутствии улучшения метрики валидационной выборки в течение заданного числа эпох. Данный подход позволяет избежать запоминания тренировочных данных и повысить обобщающую способность модели.

В ходе тестирования разработанная модель Stratified Augmented CNN, использующая в качестве базовой архитектуры EfficientNetV2-B1, достигла точности в 83.33%. Данный показатель превосходит результаты, полученные на аналогичном наборе данных с использованием других моделей: ResNet-152 (66.90%), DenseNet-121 (68.32%) и EfficientNet-B3 (74.49%). Полученные результаты демонстрируют значительное улучшение производительности по сравнению с существующими методами в задаче классификации данных CLASEG.

Прозрачность и доверие: объяснимый искусственный интеллект

Методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI), в частности, Grad-CAM, предоставляют визуальные данные о тех участках изображения, которые в наибольшей степени влияют на принятое моделью решение. Grad-CAM создает карту тепловой активности, накладываемую на исходное изображение, демонстрируя, какие области привлекли наибольшее внимание алгоритма при классификации. По сути, это позволяет “увидеть”, на что смотрит модель, и понять, какие признаки она использует для постановки диагноза. Такой подход не только повышает прозрачность процесса принятия решений, но и позволяет оценить обоснованность выводов модели, выявляя потенциальные ошибки или предвзятости, что особенно важно в критически важных областях, таких как медицинская диагностика.

Крайне важным аспектом применения искусственного интеллекта в медицинской диагностике является возможность для врачей-клиницистов проверять выводы модели и понимать логику, лежащую в основе ее решений. Прозрачность алгоритмов позволяет специалистам оценивать, соответствуют ли результаты анализа медицинским знаниям и клинической практике. Понимание того, какие конкретно признаки изображения привлекли внимание модели при постановке диагноза, способствует повышению доверия к системе и позволяет врачу самостоятельно подтвердить или опровергнуть ее заключение. Такой подход не только обеспечивает более точную диагностику, но и позволяет интегрировать искусственный интеллект в повседневную клиническую работу, превращая его из «черного ящика» в надежного помощника специалиста.

Подчеркивая ключевые признаки, используемые для классификации изображений, методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) играют важную роль в укреплении доверия к автоматизированным системам диагностики. Визуализация этих признаков позволяет клиницистам не просто увидеть результат работы модели, но и понять, на основании каких особенностей изображения было принято решение. Такая прозрачность значительно облегчает интеграцию искусственного интеллекта в существующие клинические протоколы, поскольку врачи могут верифицировать выводы модели и учитывать их в контексте общей клинической картины. Улучшенное понимание логики работы системы не только повышает уверенность в ее точности, но и способствует более эффективному сотрудничеству между врачом и искусственным интеллектом, что в конечном итоге приводит к повышению качества диагностики и улучшению результатов лечения.

Результаты тестирования продемонстрировали высокую точность модели — 89.12% и чувствительность — 77.31%. Особенно впечатляющие результаты были достигнуты при диагностике плоскоклеточного рака (F1-мера — 1.00, хотя и на небольшой выборке), географического языка (F1-мера — 0.89) и пиогенной гранулемы (F1-мера — 0.89). Такая высокая эффективность способствует формированию более обоснованных и точных диагнозов, что, в свою очередь, оказывает положительное влияние на результаты лечения пациентов с раком полости рта и улучшает качество их жизни.

Статья, посвященная классификации поражений полости рта с использованием глубокого обучения, закономерно стремится к повышению точности. Однако, как показывает практика, каждое улучшение метрики — это лишь отсрочка неизбежного. Авторы гордятся использованием EfficientNetV2B1 и техниками аугментации данных, чтобы обойти проблему дисбаланса классов. Но достаточно подождать, и появятся новые, ещё более сложные случаи, которые потребуют ещё более изощрённых методов. Как метко заметил Эндрю Ын: «Самое сложное в машинном обучении — не построить работающую модель, а заставить её работать в реальном мире». И пусть эта модель сейчас демонстрирует впечатляющие результаты, рано или поздно проджект-менеджеры найдут способ её сломать, требуя поддержки шестнадцати новых, экзотических типов поражений, о которых авторы даже не подозревали.

Что дальше?

Представленный подход, демонстрирующий улучшение точности классификации поражений полости рта, неизбежно столкнётся с суровой реальностью клинической практики. Высокая производительность в контролируемой среде разработки — это лишь первый шаг. Внедрение в реальные условия, с их шумом, вариативностью освещения и, что наиболее важно, разнообразием оборудования для получения изображений, быстро выявит узкие места. По сути, каждая «революционная» архитектура неизбежно станет очередным слоем абстракции над неизбежными проблемами качества данных.

Повышение точности классификации до практически полезного уровня потребует не только улучшения алгоритмов, но и решения фундаментальных задач. Автоматическое исправление смещения данных, адаптация к различным протоколам получения изображений и, что самое важное, понимание причин ошибок классификации — вот области, требующие пристального внимания. Не нужно больше микросервисов — нам нужно меньше иллюзий относительно того, что алгоритм может заменить квалифицированного диагноста.

В конечном итоге, успех подобных систем будет зависеть не от достигнутой точности, а от их способности снизить количество ложноположительных результатов и, тем самым, уменьшить нагрузку на врачей. Любая «инновация» должна быть оценена не по своим теоретическим преимуществам, а по тому, насколько она упрощает рутинную работу и снижает риск пропустить действительно опасное состояние. Иначе, это просто ещё одна красивая модель, обречённая на забвение в архивах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21582.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-30 23:31