Стажировка по проекту
Создание системы ИИ-распознавания ряда ключевых параметров на снимках КТ
Компания: ФГБУ «ННИИТО им. Я.Л. Цивьяна» Минздрава России
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
- Разработать модуль загрузки и обработки данных КТ в формате DICOM
- Разработать подсистему моделирования осей и углов анатомических структур
- Разработать прототип системы ИИ-распознавания анатомических структур и диагностики
- Разработать инструментарий для автоматизации создания отчетов и заключений во врачебной практике
- Разработать Web-приложение с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей
Проект нацелен на создание прототипа платформы, которая позволит автоматизировать процессы обработки данных КТ
От заказчика получены данные исследований КТ в формате DICOM. Также в процессе работы задействованы дополнительные данные лучевой диагностики из открытых источников
- Разработаны скрипты для анонимизации и препроцессинга данных КТ в формате DICOM
- Разработаны инструментальные средства для моделирования осей и углов анатомических структур, для определения численных значений их ключевых параметров, а также для анализа плотности костной ткани
- Реализовано два варианта сегментации (детекции) костей лучезапястного сустава с помощью нейросетей
- Дообучена нейронная сеть ResNet-152 для бинарной классификации патология/норма
- Реализовано приложение для автоматизации создания отчетов и заключений
- Разработаны варианты Web-интерфейса для подзадач проекта
Выходные данные
Участники 1 этапа
1 команды проекта
1 команды проекта
- Гришаков РусланТимлид проекта
- Владислав КаргальцевПомощник тимлидаВладислав помогал руководителю команды организовывать процесс разработки проекта
- Абдалла ШукейрВеб-дизайнер
- Предобработка и анонимизация данных КТ в формате DICOM
- Эксперименты с дообучением нейронных сетей для бинарной классификации патология/норма
- Решение задачи бинарной классификации патология/норма путем дообучения нейронной сети ResNet-152
- Организация процесса разметки данных на RoboFlow для задачи сегментации (детекции) костей лучезапястного сустава
- Решение задачи сегментации (детекции) костей лучезапястного сустава путем дообучения нейронной сети YOLOv8
- Высокая идейная активность в поиске решений
- Разработка Web-интерфейса
- Владимир ГрачёвАнализ технологических процессов
- Реализация возможности получения неограниченного количества сечений под любым углом в интересующих местах анатомических структур
- Разработка программного обеспечения для определения углов наклона и расстояний на сечениях анатомических структур
- Разработка программного обеспечения для определения средней ширины криволинейного зазора сустава
- Разработка программного обеспечения для графического сравнения зазоров и формы различных суставов путем наложения маски
- Исследование возможности классификации плотности костной ткани и патологий по статистическим характеристикам распределения значений пикселей
- Высокая идейная активность в поиске решений
- Наталья ВыговскаяСтарший преподаватель на кафедре АСУ Белорусско-российского университета
- Предобработка и анонимизация данных КТ в формате DICOM
- Эксперименты с дообучением нейронных сетей для бинарной классификации патология/норма
- Активное участие в разметке данных на RoboFlow для задачи сегментации костей лучезапястного сустава
- Высокая идейная активность в поиске решений
- Разработка Web-интерфейса
- Ильсур МингараевПрограммист
- Разработка приложения для автоматизации создания отчетов и заключений во врачебной практике
- Виталий МарценкоМатематик, системный программист
- Активное участие в разметке данных на RoboFlow для задачи сегментации костей лучезапястного сустава
- Решение задачи сегментации костей лучезапястного сустава с использованием фреймворка nn-UNet
- Александр АзевичУчитель в школе
- Предобработка и анонимизация данных КТ в формате DICOM
- Исследование способов извлечения эмбеддингов из данных КТ в формате DICOM
- Сергей КимРуководитель работ по экспресс-аналитике в здравоохранении, Казахстан, Астана
- Консультирование по медицинским вопросам
- Предобработка и анонимизация данных КТ в формате DICOM
- Активное участие в разметке данных на RoboFlow для задачи сегментации костей лучезапястного сустава
- Высокая идейная активность в поиске решений
- Василий ГончаровГлавный государственный таможенный инспектор
- Предобработка и анонимизация данных КТ в формате DICOM
- Эксперименты с обучением нейронных сетей для распознавания ключевых параметров на снимках КТ
- Активное участие в разметке данных на RoboFlow для задачи сегментации костей лучезапястного сустава
- Высокая идейная активность в поиске решений
- Игорь КузнецовCFO, CEO Byte3 Inc
- Активное участие в разметке данных на RoboFlow для задачи сегментации костей лучезапястного сустава
- Тимофей АлександровВрач-травматолог-ортопед, старший научный сотрудник ННИИТО, к.м.н.
- Консультирование по медицинским вопросам
- Разъяснение задач по проекту с точки зрения врача