24 сентября 2019
Рентгенологические исследования органов грудной полости, включая флюорографию, остаются самым распространенным скрининговым медицинским исследованием. В России ежегодно выполняется более 70 млн. исследований. Однако их эффективность остается крайне низкой: показатели заболеваемости органов грудной полости на порядки превышают показатели выявляемости по данным рентгенологических исследований. Автоматизация диагностики является одним из способов повышения ее эффективности.В Университете Иннополис с 2014 года ведутся научные исследования и разработка сервиса для автоматического анализа рентгеновских изображений органов грудной полости. Решение задачи распознавания изображений включает этапы сегментации легочных полей и средостения, подавления костного каркаса, обнаружения патологий и классификации. По результатам сегментации автоматически вычисляются рентгенокардиометрические параметры, которые позволяют выявлять сердечно-сосудистые заболевания. Подавление костного каркаса позволяет предоставить врачу-рентгенологу изображение, на котором более отчетливо заметны патологии, локализованные за тенями ребер и ключиц. В основе работы сервиса лежат технологии глубокого обучения и компьютерного зрения.
В настоящее время выполняется тестирование сервиса врачами-рентенологами для оценки эффективности разработанных алгоритмов и моделей, а также для определения оптимальной модели встраивания решения в процессы медицинской организации.