ИИ для анализа рентгенограмм грудной клетки: классификация шести патологий с помощью RAD-DINO-MAIRA-2
Microsoft
Исследователь разработал мультилейбловый классификатор для шести патологий грудной клетки, используя замороженный энкодер RAD-DINO-MAIRA-2 и небольшую обучаемую головку. Модель достигла макропоказателя AUC 0,9025 на валидационном наборе, обученная на 22 466 рентгеновских снимках из VinBigData и OpenI. Проект обошелся примерно в 300 долларов на RunPod и является исследовательским прототипом, а не клиническим устройством.
С октября 2025 по апрель 2026 года автор разработал исследовательский прототип, который принимает на вход рентгенограмму грудной клетки и выдает шесть независимых вероятностей (от 0 до 1) для патологий: кардиомегалия, ателектаз, консолидация, плевральный выпот, пневмоторакс и отек. Подход использует замороженный энкодер Microsoft RAD-DINO-MAIRA-2 (DINOv2, предобученный на примерно 1,4 миллионах
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал