УДК 004.67
ИССЛЕДОВАНИЕ ОДНОЭТАПНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ПОДВАРИАНТОВ ОСТРОГО ЛИМФОБЛАСТНОГО ЛЕЙКОЗА НА ОТКРЫТОМ НАБОРЕ ДАННЫХ
Е. В. Поляков, к.т.н., доцент кафедры медицинской физики НИЯУ МИФИ, Москва, Россия;
orcid.org/0000-0002-5346-6504, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
И. П. Чурилов, аспирант кафедры медицинской физики НИЯУ МИФИ, Москва, Россия;
orcid.org/0009-0003-1368-3744, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В. В. Дмитриева, к.т.н., доцент кафедры электрофизических установок НИЯУ МИФИ, Москва, Россия;
orcid.org/0000-0002-9202-6691, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Статья посвящена задаче автоматизированной диагностики острого лимфобластного лейкоза с использованием методов искусственного интеллекта. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности и скорости диагностики гематологических заболеваний, поскольку традиционные методы анализа мазков крови трудоёмки и подвержены человеческим ошибкам. В работе исследуется эффективность применения одноэтапной нейронной сети для одновременной детекции и классификации клеток крови по четырём классам: здоровые клетки и три подтипа лимфобластов (Early Pre-B, Pre-B, Pro-B). Обучение и тестирование модели проводились на открытом наборе данных, содержащем более 3000 размеченных изображений. В результате экспериментов достигнуты высокие показатели качества классификации: precision – 0.97, recall – 0.95, F1-score – 0.96, mAP50 – 0.98. Полученные результаты демонстрируют потенциал использования глубоких нейронных сетей в автоматизации диагностики острого лимфобластного лейкоза и позволяют повысить эффективность и объективность лабораторного анализа. Предложенный подход обеспечивает более точную оценку каждого отдельного элемента изображения по сравнению с классификацией целых снимков.
Ключевые слова: нейронная сеть, искусственный интеллект, YOLO, острый лимфобластный лейкоз, диагностика, классификация, детекция объектов, precision, recall, mAP.