Возможности искусственного интеллекта в оценке риска рака молочной железы на маммографических изображениях (клинические примеры)
Автор: Солодкий В.А., Каприн А.Д., Нуднов Н.В., Харченко Н.В., Запиров Г.М., Дибирова Ш.М., Подольская М.В., Кунда М.А.
Журнал: Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии Минздрава России @vestnik-rncrr
Рубрика: Информационные технологии в медицине
Статья в выпуске: 1 т.23, 2023 года.
Бесплатный доступ
В статье представлены описания клинических наблюдений рака молочной железы. В ходе эксперимента при ретроспективных исследованиях была задействована платформа обработки и анализа медицинских изображений с использованием искусственного интеллекта - Botkin.AI. Заключительный диагноз выставлен при патоморфологическом исследовании.Исследования, проанализированные в ходе работы, зарегистрированы в ФГБУ«РНЦРР».
Рак молочной железы, скрининг, искусственный интеллект, машинное обучение, маммография, компьютерное зрение
Короткий адрес: https://sciup.org/149143093
IDR: 149143093
The possibilities of artificial intelligence in breast cancer risk assessment on mammographic images (clinical examples)
The article presents descriptions of clinical observations of breast cancer. During the experiment in retrospective studies, the Botkin.AI platform for processing and analyzing medical images using artificial intelligence was used. The final diagnosis was made during pathomorphological examination.The studies analyzed in the course of the work are registered with the Federal State Budgetary Institution "RSCRR".
Список литературы Возможности искусственного интеллекта в оценке риска рака молочной железы на маммографических изображениях (клинические примеры)
- Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Петровой Г.В.М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ "НМИРЦ" Минздрава России; 2022. 252 c. 978-5-85502-280-3.
- ISBN: 978-5-85502-280-3
- Lamb LR, Mohallem Fonseca M, Verma R, Seely JM. Missed Breast Cancer: Effects of Subconscious Bias and Lesion Characteristics. Radiographics. 2020 Jul-Aug;40(4):941-960.
- Croskerry P. Achieving quality in clinical decision making: cognitive strategies and detection of bias. Acad Emerg Med. 2002 Nov;9(11):1184-204.
- Солодкий В.А., Каприн А.Д., Нуднов Н.В., Харченко Н.В., Ходорович О.С., Запиров Г.М. и др. Искусственный интеллект в скрининге рака молочной железы (литературный обзор). Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии. 2023; 2023(1):ХХ-ХХ. Интернет-ссылка. 2022;4:21-47. Доступно по: http://vestnik.rncrr.ru/vestnik/v22/docs/solodkiy_t4.pdf. Дата обращения: 02.03.2023.
- Тамкович С.Н., Войцицкий В. Е., Лактионов П.П. Современные методы диагностики рака молочной железы. Биомедицинская химия, 2014;60(2):141-160.
- Корженкова Г.П., Долгушин Б.И. Опыт использования цифровой маммографии. Радиология-практика. 2009;(6):42-48.
- Морозов С.П., Говорухина В.Г., Диденко В.В., Пучкова О.С., Павлов Н.А., Овсянников А.Г. и др. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в скрининге рака молочной железы. Вопросы онкологии. 2020;66(6):603-608.
