На очередном научном семинаре Центра обсудили, как нейросети помогают совмещать медицинские снимки, чтобы отслеживать динамику заболеваний во времени.
В рамках одного из научных проектов Центра И И МГУ по нейросетевому совмещению медицинских изображений предложен новый подход к регистрации снимков на основе архитектуры нейросети KAN и имплицитных нейросетевых представлений (INR). Впервые KAN использован внутри INR для такой задачи, что позволило повысить точность и устойчивость при времени обучения менее минуты на пару изображений. Новый метод RandKAN-IDIR с рандомным прореживанием базиса ускоряет вычисления без потери качества и показывает лучшие в классе результаты на трёх датасетах разных модальностей (мозг OASIS, лёгкие DIRLab, сердце ACDC).
Также в рамках семинара был представлен MammoRegMSU — первый публичный датасет для совмещения маммографий с анатомическими ориентирами и временной динамикой, собранный из открытых подсетов. На нём впервые проведено последовательное сравнение классических и нейросетевых методов (VoxelMorph, TransMorph, IDIR) на одном наборе данных, что делает MammoRegMSU бенчмарком для будущих исследований в области диагностики заболеваний молочной железы.
В рамках одного из научных проектов Центра И И МГУ по нейросетевому совмещению медицинских изображений предложен новый подход к регистрации снимков на основе архитектуры нейросети KAN и имплицитных нейросетевых представлений (INR). Впервые KAN использован внутри INR для такой задачи, что позволило повысить точность и устойчивость при времени обучения менее минуты на пару изображений. Новый метод RandKAN-IDIR с рандомным прореживанием базиса ускоряет вычисления без потери качества и показывает лучшие в классе результаты на трёх датасетах разных модальностей (мозг OASIS, лёгкие DIRLab, сердце ACDC).
Также в рамках семинара был представлен MammoRegMSU — первый публичный датасет для совмещения маммографий с анатомическими ориентирами и временной динамикой, собранный из открытых подсетов. На нём впервые проведено последовательное сравнение классических и нейросетевых методов (VoxelMorph, TransMorph, IDIR) на одном наборе данных, что делает MammoRegMSU бенчмарком для будущих исследований в области диагностики заболеваний молочной железы.