Система объединит обработку медицинских изображений, трехмерную реконструкцию сосудов и количественный анализ стенозов.
Профессор кафедры вычислительной техники Института компьютерных технологий и информационной безопасности (ИКТИБ) ЮФУ Эдуард Мельник (слева)Егор Алеев/ТАСС.
МОСКВА, 16 сентября. /ТАСС/. Ученые Южного федерального университета (ЮФУ) разрабатывают интеллектуального ассистента, который сможет помогать врачам выявлять и оценивать сужения артерий во время инвазивной коронарной ангиографии. Система объединит обработку медицинских изображений, трехмерную реконструкцию сосудов и количественный анализ стенозов, сообщили в пресс-службе вуза.
«Наше решение предполагает снижение клинической нагрузки на специалиста во время операции, ускорение диагностического разбора и уменьшение субъективности оценки за счет сочетания методов сегментации, 3D-реконструкции, количественного анализа стенозов и объяснимого представления результата. Важно отметить, что этот интеллектуальный ассистент позволяет сформировать задел в области ИИ, необходимый для импортозамещения и реальной помощи медикам», — приводятся в сообщении слова доктора технических наук, профессора кафедры вычислительной техники Института компьютерных технологий и информационной безопасности (ИКТИБ) ЮФУ Эдуарда Мельника.
Разработка предназначена для работы с данными инвазивной коронарной ангиографии — исследования кровеносных сосудов с применением рентгеновского излучения и контрастного вещества.
Как отмечается, в рамках проекта ангиографические данные рассматриваются не как набор отдельных кадров, а как согласованная во времени видеопоследовательность. Такой подход позволяет объединить контуры, центральные линии, графовую структуру сосудистого русла и 3D-представление в единый воспроизводимый конвейер анализа. Трехмерная модель позволит оценивать геометрию сосудистого сегмента, уточнять расположение сужений, сопоставлять изображения, полученные в разных проекциях, а также подготавливать данные для количественной оценки стенозов. По замыслу разработчиков, такой подход должен повысить воспроизводимость результатов анализа по сравнению с исключительно визуальной экспертной оценкой.
Особенности ИИ-ассистента.
Одной из особенностей ассистента станет обязательный контроль качества данных перед формированием аналитического вывода. Кроме того, в архитектуру системы изначально закладываются элементы объяснимого искусственного интеллекта, включая визуальные подсказки, индикаторы уверенности алгоритма и интерпретируемые признаки, позволяющие понять, как и почему модель пришла к конкретному решению.
Проект «Интеллектуальный ассистент эндоваскулярного хирурга» стал одним из победителей конкурсного отбора посевных проектов ЮФУ в сфере искусственного интеллекта и реализуется по запросу Городской клинической больницы скорой медицинской помощи № 5 г. Таганрога.