В совре­мен­ной трав­ма­то­ло­гии, орто­пе­дии и онко­ло­гии реше­ние про­блем, свя­зан­ных с обшир­ны­ми повре­жде­ни­я­ми кост­ной тка­ни, оста­ет­ся слож­ной зада­чей. Тяже­лые трав­мы, послед­ствия хирур­ги­че­ско­го вме­ша­тель­ства при зло­ка­че­ствен­ных ново­об­ра­зо­ва­ни­ях, а так­же врож­ден­ные дефек­ты тре­бу­ют высо­ко­точ­но­го заме­ще­ния утра­чен­ных фраг­мен­тов ске­ле­та. Стан­дарт­ные имплан­та­ты часто не спо­соб­ны учесть всю ана­то­ми­че­скую спе­ци­фи­ку кон­крет­но­го кли­ни­че­ско­го слу­чая, что обу­слав­ли­ва­ет рас­ту­щий спрос на пол­но­стью пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ные меди­цин­ские изделия.

Цифровой инжиниринг

Основ­ное пре­пят­ствие для мас­со­во­го внед­ре­ния таких реше­ний — дли­тель­ность и высо­кая тру­до­ем­кость про­цес­са про­ек­ти­ро­ва­ния. Созда­ние трех­мер­ной моде­ли, кото­рая в точ­но­сти повто­ря­ет уни­каль­ную гео­мет­рию кости паци­ен­та и соот­вет­ству­ет био­ме­ха­ни­че­ским тре­бо­ва­ни­ям, тре­бу­ет сов­мест­ной рабо­ты высо­ко­ква­ли­фи­ци­ро­ван­ных меди­ков и инже­не­ров. В усло­ви­ях огра­ни­чен­ных ресур­сов это может суще­ствен­но уве­ли­чи­вать сро­ки лечения.

Для пре­одо­ле­ния дан­ных огра­ни­че­ний кол­лек­тив уче­ных Кур­ган­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та раз­ра­бо­тал и внед­рил про­грамм­ный ком­плекс на осно­ве алго­рит­мов машин­но­го обу­че­ния. Клю­че­вая зада­ча этой систе­мы — авто­ма­ти­за­ция началь­но­го и наи­бо­лее ресур­со­ем­ко­го эта­па: точ­но­го выде­ле­ния кост­ных струк­тур из дан­ных ком­пью­тер­ной томографии.

Технологическая основа

От дан­ных КТ к трех­мер­ной модели

Ком­пью­тер­ная томо­гра­фия предо­став­ля­ет дета­ли­зи­ро­ван­ную инфор­ма­цию о внут­рен­нем стро­е­нии орга­низ­ма в виде серии послой­ных изоб­ра­же­ний — сре­зов. Каж­дый срез пред­став­ля­ет собой циф­ро­вое изоб­ра­же­ние, где раз­лич­ные тка­ни орга­низ­ма (кость, мыш­цы, сосу­ды, жиро­вая клет­чат­ка) име­ют раз­ную сте­пень погло­ще­ния рент­ге­нов­ско­го излу­че­ния, что отра­жа­ет­ся в гра­да­ци­ях серо­го цве­та. Хотя вра­чи спо­соб­ны визу­аль­но интер­пре­ти­ро­вать эти изоб­ра­же­ния, руч­ное выде­ле­ние кон­ту­ров кости на сот­нях сре­зов для после­ду­ю­щей трех­мер­ной рекон­струк­ции явля­ет­ся крайне мед­лен­ным про­цес­сом, под­вер­жен­ным субъ­ек­тив­ным ошибкам.

Раз­ра­бо­тан­ная в КГУ систе­ма при­зва­на авто­ма­ти­зи­ро­вать имен­но эту опе­ра­цию. В осно­ве тех­но­ло­гии лежит зада­ча семан­ти­че­ской сег­мен­та­ции — клас­са про­блем в машин­ном обу­че­нии, где каж­дый пик­сель изоб­ра­же­ния дол­жен быть отне­сен к опре­де­лен­но­му клас­су объ­ек­тов. В дан­ном кон­тек­сте алго­ритм обу­чал­ся рас­по­зна­вать и клас­си­фи­ци­ро­вать каж­дый пик­сель, при­над­ле­жа­щий кост­ной ткани.

Обу­чен­ная на этом мас­си­ве дан­ных свер­точ­ная ней­рон­ная сеть демон­стри­ру­ет точ­ность сег­мен­та­ции на уровне 98%. Это озна­ча­ет, что на новых, ранее не извест­ных ей сним­ках КТ, алго­ритм кор­рект­но иден­ти­фи­ци­ру­ет 98% пик­се­лей, отно­ся­щих­ся к кости. Вре­мен­ные затра­ты на ана­лиз одно­го иссле­до­ва­ния состав­ля­ют менее одной мину­ты, что на несколь­ко поряд­ков быст­рее руч­но­го метода.

Клю­че­вые пре­иму­ще­ства дан­но­го подхода:

  1. Сокра­ще­ние вре­мен­ных издер­жек. Авто­ма­ти­за­ция сег­мен­та­ции сокра­ща­ет этап пред­про­ект­ной под­го­тов­ки с несколь­ких часов или дней до минут. Это кри­ти­че­ски важ­но в ситу­а­ци­ях, тре­бу­ю­щих ско­рей­ше­го хирур­ги­че­ско­го вмешательства.
  2. Повы­ше­ние точ­но­сти и вос­про­из­во­ди­мо­сти. Исклю­ча­ет­ся чело­ве­че­ский фак­тор, свя­зан­ный с утом­ля­е­мо­стью и субъ­ек­тив­но­стью вос­при­я­тия. Каж­дое изде­лие про­ек­ти­ру­ет­ся с мак­си­маль­ным соот­вет­стви­ем ана­то­мии пациента.
  3. Стан­дар­ти­за­ция про­цес­са. Тех­но­ло­гия поз­во­ля­ет уни­фи­ци­ро­вать про­це­ду­ру под­го­тов­ки моде­лей для имплан­та­ции, делая ее менее зави­си­мой от опы­та кон­крет­но­го инженера-конструктора.
  4. Эко­но­ми­че­ская эффек­тив­ность. Сни­же­ние тру­до­за­трат высво­бож­да­ет ресур­сы меди­цин­ско­го и инже­нер­но­го пер­со­на­ла для реше­ния дру­гих задач, что в пер­спек­ти­ве может умень­шить общую сто­и­мость лечения.

Раз­ра­бот­ка уче­ных Кур­ган­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та нагляд­но демон­стри­ру­ет, как пере­до­вые тех­но­ло­гии искус­ствен­но­го интел­лек­та могут быть эффек­тив­но при­ме­не­ны для реше­ния кон­крет­ных прак­ти­че­ских задач в здра­во­охра­не­нии. Авто­ма­ти­за­ция про­цес­са сег­мен­та­ции кост­ной тка­ни по дан­ным КТ с точ­но­стью 98% явля­ет­ся суще­ствен­ным дости­же­ни­ем, кото­рое поз­во­ля­ет пере­ве­сти созда­ние пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ных имплан­та­тов на новый уро­вень эффек­тив­но­сти и точности.

Дан­ная тех­но­ло­гия име­ет зна­чи­тель­ный потен­ци­ал для ком­мер­ци­а­ли­за­ции и внед­ре­ния в меди­цин­ские цен­тры, спе­ци­а­ли­зи­ру­ю­щи­е­ся на трав­ма­то­ло­гии, орто­пе­дии и челюст­но-лице­вой хирур­гии. Ее при­ме­не­ние спо­соб­но не толь­ко опти­ми­зи­ро­вать рабо­чие про­цес­сы, но и в конеч­ном сче­те повы­сить каче­ство и доступ­ность высо­ко­тех­но­ло­гич­ной меди­цин­ской помо­щи для пациентов.

Tags:
,

Похожие посты