Ученые разработали метод, позволяющий анализировать рентгеновские снимки за секунду
Технология, по словам ученых, уже готова к апробации в реальных условиях. Ученые Южного федерального университета (ЮФУ) разработали новый метод цифровой обработки рентгеновских изображений, который позволяет проанализировать снимок всего за 1-2 секунды, технология уже готова к тестированию в медицинских организациях. Об этом в понедельник сообщила пресс-служба Министерства науки и высшего образования РФ.
"Разработанный учеными метод обнаружения объектов, уточнения их границ и автоматизированная проверка диагностических критериев позволяет существенно уменьшить время на ручную обработку рентгеновских изображений: затрачиваемое время составляет всего 1-2 секунды. Система представляет собой компьютерную программу, которая может быть установлена на компьютер стандартным образом, как любое приложение Windows", - говорится в сообщении,передает ТАСС.
Методы цифровой обработки изображений сегодня применяются в различных сферах, например, в робототехнике, системах видеонаблюдения, системах контроля качества. Одним из наиболее актуальных направлений считается обработка медицинских изображений. Так, появление электронных рентгеновских аппаратов и сканеров пленок позволяет использовать эти методы повсеместно.
Предложенный сотрудниками Института математики, механики и компьютерных наук им. И. И. Воровича ЮФУ под руководством профессора кафедры информатики и вычислительного эксперимента Владимира Пилиди метод референтных линий и углов основан на разработанной медицинским сообществом системе экспертных оценок, применяемых для анализа рентгенограмм. Он позволяет дать оценку состояния анализируемых областей, сделать заключение о необходимости операций и дать предварительную информацию для разработки ее стратегии.
Технология, по словам ученых, уже готова к апробации в реальных условиях, как в российских, так и в зарубежных организациях. В рамках предварительного тестирования в клинических условиях было установлено также, что в ряде случаев программа позволяет выявить отклонения даже там, где их не удается заметить при визуальном осмотре рентгеновского снимка.
