В ЮФУ разрабатывают ИИ-ассистента для анализа артериального состояния
Ученые Южного федерального университета (ЮФУ) работают над созданием интеллектуального ассистента, который будет помогать врачам в выявлении и оценке сужений артерий во время инвазивной коронарной ангиографии. Эта система объединит обработку медицинских изображений, трехмерную реконструкцию сосудов и количественный анализ стенозов, как сообщается в пресс-релизе университета. Об этом сообщает сайт ТАСС.
По словам доктора технических наук Эдуарда Мельника, профессора кафедры вычислительной техники Института компьютерных технологий и информационной безопасности (ИКТИБ) ЮФУ, данное решение направлено на снижение клинической нагрузки на специалистов во время операций, ускорение диагностики и уменьшение субъективности оценок. Это будет достигнуто за счет применения методов сегментации, 3D-реконструкции, количественного анализа стенозов и объяснимого представления результатов. Мельник также отметил, что ассистент поможет в импортозамещении и предоставит реальную поддержку медикам.
Разработка предназначена для работы с данными инвазивной коронарной ангиографии, которая включает исследование кровеносных сосудов с использованием рентгеновского излучения и контрастного вещества.
В рамках проекта ангиографические данные рассматриваются как согласованная во времени видеопоследовательность, а не как набор отдельных кадров. Такой подход позволяет объединить контуры, центральные линии, графовую структуру сосудистого русла и 3D-представление в единый конвейер анализа. Трехмерная модель поможет оценить геометрию сосудистого сегмента, уточнить расположение сужений и сопоставить изображения, полученные в различных проекциях, а также подготовить данные для количественной оценки стенозов. Разработчики уверены, что такой метод повысит воспроизводимость результатов анализа по сравнению с визуальной экспертной оценкой.
Одной из ключевых особенностей ассистента станет контроль качества данных перед формированием аналитических выводов. В архитектуре системы предусмотрены элементы объяснимого искусственного интеллекта, такие как визуальные подсказки, индикаторы уверенности алгоритма и интерпретируемые признаки, которые помогут понять, как и почему модель пришла к определенному решению.
Проект "Интеллектуальный ассистент эндоваскулярного хирурга" стал одним из победителей конкурсного отбора посевных проектов ЮФУ в области искусственного интеллекта и реализуется по запросу Городской клинической больницы скорой медицинской помощи №5 г. Таганрога.
