Разработано приложение, диагностирующее сколиоз с помощью ИИ и смартфона

Наука

39 Просмотры 0

ПЕРМЬ, 1 сентября. /ТАСС/. Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) предложили новый метод диагностики сколиоза и состояния позвоночника с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и камеры смартфона. Разработка показывает точность диагностики на уровне более 75%, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Ученые разработали и с нуля обучили специальную нейросеть, предназначенную для автоматического распознавания ключевых анатомических точек на спине по обычной фотографии. На основе данного алгоритма было создано готовое к использованию приложение для смартфонов и компьютеров, которое предлагает два режима работы: экспресс-анализ по статичному изображению и фотограмметрию - расширенный анализ с построением 3D-модели на основе видеозаписи, которая рассчитывает все необходимые параметры (углы искривления, ротации, асимметрии) без лучевой нагрузки", - рассказали в ПНИПУ.

По словам ученых, существующие методы диагностики сколиоза подходят не всем и не всегда. В частности, рентген не выявляет скручивание позвоночника, магнитно-резонансную и компьютерную томографии (МРТ, КТ) невозможно использовать для частого обследования детей и беременных женщин из-за лучевой нагрузки, а современное 3D-моделирование малодоступно из-за дорогостоящего оборудования. При этом сколиоз становится все более частой проблемой среди молодежи и приводит к образованию реберного горба и деформации грудной клетки, что нарушает работу легких и сердца, вызывая одышку и снижение выносливости.

Проверка нового метода диагностики

Ученые Пермского политеха сравнили полученные от нейросети данные с результатами трехмерной оптической топографии, взятой как эталонный метод, обеспечивающий точные измерения деформаций позвоночника и туловища.

"В исследовании приняли участие 166 детей, каждому из которых провели диагностику двумя методами: инновационной системой на основе искусственного интеллекта и классической компьютерной оптической топографией

В рамках первого подхода было выполнено 120 фотографий спины с разных ракурсов, на основе которых нейросеть построила детализированную 3D-модель, автоматически определила 16 ключевых анатомических точек (в области шеи, лопаток, талии и других зон) и рассчитала 123 клинических параметра позвоночника, включая все необходимые углы искривления и ротации", - рассказал ассистент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ Иван Шитоев.

Анализ полученных в результате эксперимента данных от нейросети, по словам Шитоева, показал высокую степень согласованности с данными рентгенографии, превышающую 75%, а уровень соответствия с данными компьютерной оптической томографии достиг 95%. "Полученные показатели объективно подтверждают диагностическую точность нейросети по всем важным параметрам. Алгоритм верно идентифицирует как явные нарушения осанки, так и сложные пространственные деформации, обеспечивая уровень анализа, сопоставимый со специализированным медицинским оборудованием", - пояснил исследователь.

В университете отметили, что разработка пермских ученых открывает возможности для раннего выявления патологий в любых условиях - от медучреждений до домашнего использования, что принципиально меняет подходы к профилактике и своевременному вмешательству при заболеваниях опорно-двигательной системы. 

Как Вы оцените?

0

ПРОГОЛОСОВАЛИ(0)

ПРОГОЛОСОВАЛИ: 0

Комментарии