ИИ в автоматизированной сегментации легочных артерий

AI-система для автоматического анализа компьютерной томографии грудной клетки. Выделяет лёгочные артерии, измеряет их диаметры и формирует структурированный отчёт для врача. Помогает ускорить диагностику и выявлять признаки лёгочной гипертензии.

Описание проекта

Система автоматизированной сегментации и измерения лёгочных артерий по данным компьютерной томографии

Краткое описание проекта

Проект представляет собой программную систему анализа КТ-изображений органов грудной клетки, предназначенную для автоматического выявления, сегментации и измерения диаметров лёгочных артерий. Пользователь загружает исследование компьютерной томографии, после чего система автоматически определяет релевантные срезы, выделяет лёгочные артерии, измеряет их диаметры и формирует структурированный отчёт.

Решение может использоваться как модуль поддержки принятия врачебных решений при диагностике заболеваний сердечно-лёгочной системы, в том числе состояний, сопровождающихся расширением лёгочных артерий (например, лёгочной гипертензии), а также для последующего мониторинга динамики состояния пациента.

Стадия проекта

Прототип / исследовательская модель

Создано работающее программное приложение с пользовательским интерфейсом и реализованным алгоритмом анализа КТ-данных. Проведена первичная экспериментальная валидация на ограниченном наборе данных.

Область применения проекта

• СППВР (система поддержки принятия врачебных решений)
• анализ медицинских изображений
• аналитика медицинских данных
• персонализированная медицина
• диагностические сервисы

Какая технология ИИ используется

Компьютерное зрение и машинное обучение

В проекте применяется гибридный подход, сочетающий нейросетевые модели и классические методы обработки изображений:

• CNN-классификация КТ-срезов на наличие визуализируемых лёгочных артерий
• CNN-сегментация артериальных структур
• K-means кластеризация для разделения сосудов после сегментации
• PCA для определения направления измерения диаметра
• скелетизация и морфологические операции для постобработки изображений

Где может применяться проект

• медицинские организации (стационары, диагностические центры, клиники)
• отделения лучевой диагностики
• научные и исследовательские центры
• университеты и образовательные учреждения
• телемедицинские платформы
• центры скрининга заболеваний органов грудной клетки

Основные пользователи / бенефициары

• врачи-рентгенологи
• врачи функциональной диагностики
• кардиологи
• пульмонологи
• медицинские организации
• исследовательские центры

Практическая ценность проекта

Решение позволяет:

• ускорить анализ КТ-исследований
• стандартизировать измерение лёгочных артерий
• снизить вероятность пропуска сопутствующих патологий
• повысить выявляемость состояний, связанных с лёгочной гипертензией
• использовать количественные показатели для мониторинга динамики пациента

Текущие результаты

Экспериментальная оценка на валидационных данных показала:

• классификация релевантных срезов: Precision = 0.90, Recall = 0.80
• качество сегментации: IoU = 0.70
• абсолютная погрешность измерения диаметра главной лёгочной артерии: ±3.34 мм
• относительная погрешность: 13.3%

Перспективы развития

• расширение датасета и клиническая валидация
• интеграция с PACS/RIS системами клиник
• автоматическое формирование заключений
• прогнозирование риска осложнений
• использование в мультицентровых исследованиях

Ссылка на сайт

GitHub репозиторий проекта:
https://github.com/HidenYT/pulmonary-artery-analysis

Организация

СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

Перейти на сайт

Авторы проекта

Материалы