Взгляд сквозь сеть: Искусственный интеллект для диагностики диабетической ретинопатии

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система, сочетающая глубокое обучение и методы объяснимого ИИ, позволяет не только точно выявлять признаки заболевания, но и понимать, на что обращает внимание алгоритм.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование представляет комплексный подход к диагностике диабетической ретинопатии с использованием EfficientNetV2B3, механизмов внимания, нечеткой классификации и методов визуализации объяснимости на основе Grad-CAM.

Диагностика диабетической ретинопатии представляет собой сложную задачу, требующую высокой точности и клинической интерпретируемости. В работе, посвященной ‘Explainable AI for Diabetic Retinopathy Detection Using Deep Learning with Attention Mechanisms and Fuzzy Logic-Based Interpretability’, предложен инновационный подход, объединяющий архитектуру EfficientNetV2B3, механизмы внимания и нечеткую классификацию. Разработанная система демонстрирует высокую точность обнаружения и обеспечивает визуализацию принятых решений с использованием методов объяснимого ИИ, таких как Grad-CAM. Способна ли эта технология стать ключевым инструментом для автоматизированной диагностики и улучшения качества медицинской помощи пациентам с диабетической ретинопатией?

Диабетическая ретинопатия: вызов современной диагностики

Диабетическая ретинопатия (ДР) является одной из главных причин потери зрения в мире, что обуславливает острую необходимость в точных и масштабируемых инструментах диагностики. Ежегодно миллионы людей сталкиваются с риском слепоты из-за этого осложнения диабета, и ранняя диагностика играет решающую роль в предотвращении необратимых последствий. Разработка эффективных методов выявления ДР на ранних стадиях позволяет своевременно начать лечение и сохранить зрение пациентам. Учитывая растущую распространенность диабета во всем мире, потребность в доступных и надежных диагностических решениях становится все более актуальной, что подталкивает к активным исследованиям и разработкам в этой области.

Ручная оценка диабетической ретинопатии представляет собой трудоемкий процесс, требующий значительных временных затрат от специалистов. Более того, субъективность оценки, присущая человеческому фактору, приводит к расхождениям между разными врачами — так называемой межэкспертной вариабельности. Это означает, что один и тот же снимок сетчатки глаза может быть интерпретирован по-разному разными специалистами, что снижает надежность диагностики и затрудняет проведение эффективных программ скрининга. Вследствие этого, пациенты могут получить неверный диагноз или запоздалую помощь, что негативно сказывается на исходе лечения и риске потери зрения. Необходимость в объективных и стандартизированных методах оценки становится очевидной для улучшения качества и доступности диагностики диабетической ретинопатии.

Современные автоматизированные системы диагностики диабетической ретинопатии сталкиваются с серьезными трудностями при анализе тонких признаков на изображениях сетчатки. Проблема усугубляется несбалансированностью данных: в наборах данных для обучения преобладают изображения здоровой сетчатки, в то время как случаи выраженной ретинопатии представлены значительно реже. Это приводит к тому, что алгоритмы машинного обучения склонны к ложноотрицательным результатам — пропуску начальных стадий заболевания, что критически важно для своевременного лечения. Разработчики сталкиваются с необходимостью совершенствования методов обработки изображений и применения специальных алгоритмов, компенсирующих дисбаланс классов, чтобы повысить точность и надежность автоматической диагностики и снизить риск пропустить важные клинические проявления.

Глубокое обучение для повышения точности оценки ДР

В основе предложенной системы глубокого обучения лежит архитектура EfficientNetV2B3, выбранная в качестве базовой модели благодаря своей высокой эффективности и производительности. EfficientNetV2B3 представляет собой сверточную нейронную сеть, разработанную с использованием техник масштабирования сети, таких как Compound Scaling, для оптимального использования вычислительных ресурсов и достижения высокой точности классификации. Данная архитектура характеризуется оптимизированной структурой блоков, включающих Mobile Inverted Bottleneck Convolution (MBConv) и Squeeze-and-Excitation (SE) модули, что позволяет эффективно извлекать признаки из изображений сетчатки и повышать устойчивость к различным типам шума и артефактов. Использование EfficientNetV2B3 в качестве основы обеспечивает баланс между вычислительной сложностью и точностью, что критически важно для практического применения в задачах автоматической классификации диабетической ретинопатии.

Для повышения внимания модели к релевантным областям изображения, в архитектуру были интегрированы механизмы внимания, включающие Spatial Attention и Channel Attention, а также блоки Squeeze-and-Excitation (SE). Spatial Attention позволяет модели динамически взвешивать различные пространственные области изображения, выделяя наиболее важные для диагностики признаки. Channel Attention, в свою очередь, фокусируется на значимости различных каналов признаков, определяемых сверточными слоями. Блоки SE выполняют адаптивную перекалибровку каналов признаков, усиливая информативные и подавляя менее важные, что позволяет модели более эффективно использовать информацию, содержащуюся в каждом канале.

В предложенной системе классификации диабетической ретинопатии (ДР) реализована нечеткая классификация (fuzzy classification) для обеспечения более гранулярной и непрерывной оценки степени тяжести заболевания. Традиционные методы классификации обычно назначают изображение к одной из дискретных категорий тяжести ДР. В отличие от них, нечеткая классификация позволяет присваивать каждому изображению степень принадлежности к различным уровням тяжести, представляя ее в виде непрерывного спектра значений от 0 до 1. Это позволяет более точно отразить реальную степень повреждения сетчатки, а также учесть субъективность оценки экспертов. Применение нечеткой логики позволяет избежать резких переходов между категориями и обеспечивает более плавную и информативную оценку тяжести ДР, что может быть полезно для мониторинга прогрессирования заболевания и принятия более обоснованных клинических решений.

Для увеличения размера обучающей выборки и повышения способности модели к обобщению, применялась техника аугментации изображений. Данный подход включал в себя применение различных преобразований к исходным изображениям, таких как случайные повороты, сдвиги, изменения масштаба, отражения по горизонтали и вертикали, а также корректировку яркости и контрастности. Эти преобразования генерировали новые, искусственно созданные изображения, расширяя таким образом разнообразие данных, доступных для обучения модели, и снижая риск переобучения и повышения устойчивости к вариациям входных данных.

Устранение дисбаланса данных и повышение надежности

Набор данных APTOS 2019, несмотря на свою ценность для обучения моделей, характеризуется значительным дисбалансом классов. Это означает, что количество изображений, соответствующих различным степеням диабетической ретинопатии (ДР), неравномерно распределено. В частности, классы, представляющие менее выраженные стадии ДР или ее отсутствие, представлены в наборе данных значительно меньше, чем классы, отражающие тяжелые формы заболевания. Данный дисбаланс может привести к смещению в процессе обучения, когда модель будет демонстрировать более высокую производительность на преобладающих классах, игнорируя при этом редкие, но клинически важные случаи. Это, в свою очередь, может негативно сказаться на общей надежности и точности модели при реальном применении для диагностики ДР.

Для компенсации дисбаланса классов в наборе данных APTOS 2019, мы реализовали функцию Focal Loss. Focal Loss — это модифицированная кросс-энтропия, которая динамически масштабирует вклад хорошо классифицированных примеров, уменьшая их влияние на градиент. Это позволяет модели сосредоточиться на более сложных и недостаточно представленных классах тяжести диабетической ретинопатии (ДР). В частности, функция потерь Focal Loss снижает вклад легко классифицируемых примеров путем умножения стандартной кросс-энтропии на $ (1 — p_t)^\gamma $, где $p_t$ — предсказанная вероятность для истинного класса, а $\gamma$ — параметр фокусировки, регулирующий степень уменьшения вклада легко классифицируемых примеров. Использование Focal Loss позволило значительно улучшить производительность модели на классах с меньшим количеством примеров, что привело к более сбалансированной и надежной оценке тяжести ДР.

В процессе обучения модели применялось сглаживание меток (Label Smoothing) в качестве метода регуляризации. Данная техника предполагает замену жестких меток (например, 1 для положительного класса и 0 для отрицательного) на вероятностные распределения, где вероятность правильного класса слегка снижается, а вероятность неправильных классов равномерно распределяется. Это позволяет предотвратить чрезмерную уверенность модели в предсказаниях, снижает риск переобучения и способствует улучшению обобщающей способности, особенно в случаях, когда данные содержат шум или неоднозначность. Эффект сглаживания меток заключается в смягчении целевой функции, что приводит к более устойчивым градиентам и более плавному обучению.

Модель продемонстрировала высокую эффективность, достигнув точности 91.5% при анализе данных APTOS 2019. Средние значения метрик точности (precision), полноты (recall) и F1-меры составили приблизительно 91%. Это свидетельствует о способности модели надежно идентифицировать ключевые признаки диабетической ретинопатии, включая микроаневризмы, кровоизлияния в сетчатку и особенности плотности сосудов. Высокие показатели метрик подтверждают эффективность предложенного подхода к диагностике заболевания.

К прозрачному и надежному искусственному интеллекту для диагностики ДР

Автоматизированные системы диагностики диабетической ретинопатии, несмотря на потенциал повышения эффективности, требуют особого внимания к проблеме доверия со стороны врачей. Невозможность понять, каким образом модель пришла к конкретному диагнозу, может препятствовать её внедрению в клиническую практику. Поэтому, развитие методов объяснимого искусственного интеллекта (XAI) является ключевым фактором для успешной интеграции подобных систем. XAI позволяет не просто констатировать факт наличия заболевания, но и предоставлять визуальное подтверждение, указывающее на конкретные участки сетчатки, которые повлияли на решение модели, тем самым повышая уверенность врачей в точности и обоснованности постановленного диагноза.

Для обеспечения прозрачности процесса постановки диагноза при диабетической ретинопатии, в исследовании использовался метод Grad-CAM. Эта технология позволяет визуализировать области на изображениях сетчатки, которые оказали наибольшее влияние на принятое моделью решение. В результате, клиницисты получают наглядное представление о том, какие признаки заболевания привлекли внимание алгоритма, что значительно облегчает проверку соответствия логики работы модели медицинским знаниям. Подобная интерпретируемость не только повышает доверие к автоматизированной системе диагностики, но и способствует более глубокому пониманию выявленных патологий, что потенциально улучшает качество оказываемой пациентам помощи.

Возможность проверки фокусировки модели на клинически значимых признаках является ключевым аспектом повышения доверия к автоматизированным системам диагностики диабетической ретинопатии. Изучение внимания модели позволяет убедиться, что при принятии решений учитываются именно те области изображения, которые имеют значение для офтальмолога — например, признаки кровоизлияний, экссудатов или аномалий сосудов. Такая прозрачность процесса принятия решений не только подтверждает адекватность работы алгоритма, но и позволяет врачу оценить, насколько обоснован диагноз, и при необходимости скорректировать его, что существенно повышает качество медицинской помощи и укрепляет уверенность в использовании искусственного интеллекта в клинической практике.

Разработанный подход демонстрирует выдающуюся точность диагностики диабетической ретинопатии, подтвержденную значением ROC-AUC, достигающим 0.97. Однако, значимость исследования выходит за рамки простой высокой эффективности. Система не только предоставляет точный диагноз, но и наделяет врачей ценными данными для улучшения качества медицинской помощи. Полученные результаты позволяют специалистам глубже понимать процесс принятия решений моделью, выявлять ключевые признаки, влияющие на постановку диагноза, и, таким образом, более уверенно интерпретировать результаты, а также адаптировать тактику лечения для каждого конкретного пациента. Данная комбинация высокой точности и интерпретируемости способствует повышению доверия к автоматизированным системам диагностики и оптимизации процесса принятия клинических решений.

Представленное исследование демонстрирует стремление к созданию не просто точной, но и понятной системы диагностики диабетической ретинопатии. Использование механизмов внимания и нечеткой логики в сочетании с глубоким обучением позволяет не только выявлять признаки заболевания, но и объяснять, на каких участках изображения модель основывает свое решение. Как заметил Эндрю Ын: «Успех машинного обучения измеряется не только точностью, но и способностью объяснить принятые решения». Подобный подход к интерпретируемости критически важен в медицине, где доверие к системе напрямую связано с пониманием принципов ее работы и, как следствие, повышает надежность и эффективность диагностики.

Куда же дальше?

Представленная работа, стремясь к элегантности в диагностике диабетической ретинопатии, лишь слегка приоткрывает дверь в мастерскую искусственного интеллекта. Достигнутая точность, несомненно, радует, но истинный музыкант знает: идеальной симфонии не существует. Внимание к механизмам интерпретируемости — важный шаг, однако вопрос о доверии к «чёрному ящику» остаётся открытым. Градиентные карты, как и любые визуализации, — это лишь тени на стене пещеры, а не само солнце.

Следующим этапом видится не просто повышение точности, а создание моделей, способных к самокритике. Системы, которые не только диагностируют, но и признают границы своей компетенции, указывают на неоднозначные случаи, требующие внимания специалиста. Более того, необходимо преодолеть зависимость от размеченных данных — обучение на неполных или зашумленных наборах — вот где кроется истинный вызов. И, конечно, не стоит забывать о гармонии: интерфейс должен «петь», а не кричать, представляя информацию в понятной и удобной форме для врача.

В конечном итоге, задача не в том, чтобы заменить офтальмолога, а в том, чтобы предоставить ему инструмент, расширяющий его возможности. Инструмент, который, подобно хорошо настроенному инструменту, усиливает талант и позволяет достичь новых высот. Любая деталь важна, даже если её не замечают — это закон совершенства, и его необходимо соблюдать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16294.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-21 19:50