RadSight

RadSight — программный комплекс для анализа рентгенов грудной клетки с применением ИИ. Обеспечивает загрузку и пакетную обработку снимков, выявление и классификацию патологий, визуализацию результатов, формирование структурированных обработок и экспорт данных с указанием локализации и достоверности.

Описание проекта

Программный комплекс RadSight представляет собой современное программное решение, предназначенное для автоматизированного анализа рентгенографических снимков органов грудной клетки с применением алгоритмов искусственного интеллекта. Система ориентирована на повышение качества работы врача-рентгенолога за счёт автоматизации обработки медицинских снимков, стандартизации результатов и обеспечения удобного пользовательского взаимодействия.

RadSight обеспечивает полный цикл работы с рентгенографическими снимками — от их загрузки до формирования структурированной диагностической обработки. Пользователь может загружать снимки в форматах JPEG и PNG с использованием интуитивно понятного механизма перетаскивания. После загрузки снимки проходят этап валидации, что гарантирует корректность их дальнейшей обработки.

Одной из ключевых особенностей системы является модуль асинхронной пакетной обработки, позволяющий одновременно работать с несколькими снимками. Для каждого снимка отображается текущий статус обработки: «ожидание», «анализ», «завершено» или «ошибка», что обеспечивает прозрачность и контроль над процессом выполнения задач. Это особенно важно при работе с большими массивами медицинских данных.

В основе комплекса лежат алгоритмы искусственного интеллекта, реализующие автоматическое выявление патологических изменений. Для каждого снимка система определяет наличие патологий, выполняет их классификацию и осуществляет топографическую локализацию с использованием процентных координат. Дополнительно рассчитывается метрика достоверности, отражающая степень уверенности модели в полученных результатах.

Система интегрирована с облачным AI-сервисом, обеспечивающим семантический анализ изображений. Взаимодействие осуществляется по протоколу HTTP, а получаемые ответы проходят этап синтаксического анализа и валидации. Особое внимание уделено нормализации координат патологических областей с учётом анатомических особенностей, что повышает точность визуализации и интерпретации результатов.

RadSight предоставляет развитые средства визуализации. Пользователь может просматривать результаты анализа в различных режимах: контурное выделение границ патологий, бинарные маски сегментированных областей и карты вероятностного распределения. Реализована возможность интерактивного взаимодействия с изображениями — масштабирование, панорамирование, а также переключение между исходным и аннотированным изображением. Это позволяет более детально изучать выявленные изменения и оценивать их клиническую значимость.

Важной составляющей системы является модуль формирования структурированной диагностической обработки. Он генерирует отчёт, содержащий статус анализа, категорию выявленной патологии, количественную оценку достоверности, а также текстовое описание с указанием анатомической локализации. Такой формат представления данных способствует стандартизации диагностического процесса и облегчает последующую интерпретацию результатов различными специалистами.

Для удобства работы реализован модуль управления данными, обеспечивающий импорт снимков, их хранение в состоянии приложения, выбор активного снимка и удаление как отдельных файлов, так и всей загруженной коллекции. Это позволяет гибко управлять рабочим процессом и поддерживать порядок в данных.

Модуль экспорта предоставляет возможность сохранения результатов анализа на локальное устройство. Формируется итоговое изображение с наложенными областями патологий, которое может быть использовано для дальнейшего анализа, передачи или архивирования. Генерация файлов осуществляется через программное создание графического холста с последующей конвертацией в бинарный формат.

Архитектура программного комплекса построена на модульном принципе и включает:
– модуль управления сессией, отвечающий за загрузку снимков, отображение очереди и управление групповыми операциями;
– модуль визуализации, обеспечивающий синхронное отображение данных и работу с графическими представлениями;
– модуль формирования отчётов, генерирующий структурированную диагностическую обработку;
– модуль управления данными, реализующий операции хранения и обработки снимков;
– модуль экспорта, отвечающий за сохранение результатов.

Программная реализация выполнена с использованием современных веб-технологий. В качестве основных языков программирования применяются TypeScript и JavaScript, а архитектура пользовательского интерфейса построена на базе фреймворка React с использованием Next.js. Это обеспечивает высокую производительность, масштабируемость и удобство сопровождения системы.

Приложение является кроссплатформенным веб-решением и может использоваться на персональных компьютерах, рабочих станциях и ноутбуках под управлением операционных систем Windows 10/11, macOS и различных дистрибутивов Linux. Интерфейс разработан в соответствии с современными принципами UX/UI-дизайна для медицинских информационных систем: применена контрастная цветовая схема, выполненная с акцентами в сине-голубых тонах, которые не несут нагрузки на зрение, а также реализована логичная навигация с использованием карточек, списков и элементов управления. Защита персональных данных не требуется, поскольку потоковая обработка происходит без их сохранения после закрытия приложения.

Основная цель разработки RadSight заключается в автоматизации процесса первичного анализа рентгенографических снимков грудной клетки, повышении точности и воспроизводимости диагностических исследований, а также стандартизации формирования предварительных медицинских заключений. Использование технологий искусственного интеллекта позволяет значительно сократить время обработки данных и повысить качество выявления патологий, что делает систему перспективным инструментом в современной медицинской практике.