Применение глубокого обучения в визуализации при раке молочной железы

В обзоре представлено современное состояние исследований по применению глубокого обучения в визуализации при раке молочной железы. Методы визуализации молочных желёз играют важную роль в раннем выявлении рака, а также в наблюдении за пациентками и оценке заболевания во время лечения. Наиболее распространены цифровая маммография, цифровой томосинтез молочных желёз, ультразвуковое исследование и магнитно-резонансная томография. Методы ядерной медицины применяют для выявления и оценки поражения подмышечных лимфатических узлов, а также для стадирования отдалённых метастазов. Все эти методы в настоящее время оцифрованы, что позволяет применять в визуализации молочных желёз глубокое обучение — направление искусственного интеллекта. Его используют для решения множества задач: классификации и сегментации очагов, реконструкции и генерации изображений, прогнозирования риска рака, а также прогнозирования и оценки ответа на терапию. Исследования показывают, что алгоритмы глубокого обучения работают не хуже, а иногда и лучше радиологов. Однако для точной оценки дополнительной ценности глубокого обучения при раке молочной железы необходимы крупные исследования, особенно в области ультразвукового исследования и магнитно-резонансной томографии. Данных о применении глубокого обучения в методах ядерной медицины пока мало, поэтому необходимы дальнейшие исследования. Прежде чем глубокое обучение сможет полностью реализовать свой потенциал в клинической практике, необходимо решить правовые и этические вопросы.