Волна нейросетевых инноваций дошла и до компьютерной томографии (КТ), что в целом неудивительно, учитывая количество задач анализа изображений в КТ и бурный рост области применения методов машинного обучения. Тут и задачи сегментации (например, выделение опухолей, визуализация), и анализ изображения (детекция COVID-19), и даже повышение точности реконструкции. При этом если первые два случая применения нейронных сетей являются консультирующим инструментом для врача и никак не изменяют изображение, то использование нейросетей для получения реконструкции из исходных данных может представлять реальную опасность. Так нейронная сеть может стереть или дорисовать важные для диагностики здоровья пациента детали на реконструированном изображении и ввести врача в заблуждение. В данной статье мы расскажем где и зачем применяются нейронные сети в томографии, об аппаратных атаках на них и постараемся количественно оценить безопасность применения инструментов машинного обучения в компьютерной томографии.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/711092/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711092