Создан тренажер для выявления дефектов на рентгеновских снимках
Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ) разработали интерактивный учебный тренажер, который поможет студентам и ординаторам медицинских вузов точно распознавать патологии на рентгеновских изображениях. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. Об этом пишет ТАСС.
Качество рентгеновских снимков критично для своевременного выявления патологий и начала лечения. Однако, из-за состояния оборудования, параметров экспозиции, дозы облучения и других факторов, качество изображений может быть недостаточным. Это подчеркивает необходимость в квалифицированных специалистах, таких как рентгенолаборанты и врачи-рентгенологи, которые способны оценивать качество снимков и выявлять возможные дефекты.
Разработанный тренажер позволяет будущим медикам не только изучать типичные дефекты, но и осваивать количественные критерии оценки качества изображений, связывая визуальные искажения с их физическими причинами.
Система имеет модульную архитектуру и состоит из трех компонентов: базы данных, подсистемы расчета метрик и подсистемы обучения и тестирования. В базе данных хранятся рентгеновские изображения и метрики качества. Подсистема расчета метрик обеспечивает объективную оценку качества снимков, загружая изображения и вычисляя количественные показатели.
Подсистема обучения генерирует учебные задания, предоставляя искаженные версии эталонных снимков. Процесс тренировки реализован через веб-интерфейс, что позволяет работать с системой через браузер.
Врач загружает снимки в базу данных, после чего подсистема автоматически вычисляет показатели для каждого изображения. Эксперт отбирает снимки с наилучшими показателями, которые становятся эталонами для сравнения. Подсистема обучения создает искаженные версии эталонов, имитируя реальные дефекты, и рассчитывает метрики для них.
Все ответы сохраняются в базе данных, что позволяет преподавателям получать отчеты. Студенты видят итоговые баллы и детали по каждому заданию, что помогает выявлять ошибки и корректировать программу обучения.
На базе Медицинского института ПГУ ученые оценили 200 тестовых случаев с помощью тренажера. Система правильно классифицировала тип дефекта в 100% случаев благодаря точным пороговым значениям метрик. Исследователи уверены, что тренажер поможет обучающимся развивать навыки визуального распознавания дефектов и понимания их причин. Студенты смогут наглядно увидеть, как неправильные параметры экспозиции или искажения постобработки влияют на снимок. Преимуществом также станет отключение подсказок и автоматический подсчет баллов, что позволит преподавателям объективно оценивать уровень подготовки студентов.
