Создан тренажер для распознавания дефектов на рентгеновских изображениях
Ученые Пензенского государственного университета разработали интерактивный учебный тренажер для распознавания дефектов на рентгеновских изображениях. Новая система поможет студентам и ординаторам медицинских вузов точнее определять патологии и искажения на снимках, сообщает ТАСС.
В Минобрнауки РФ отметили, что качество рентгеновских снимков напрямую влияет на своевременное выявление патологических изменений и начало лечения. Однако из-за состояния оборудования, параметров экспозиции, дозы облучения, уровня квантового шума и других факторов изображения не всегда бывают идеальными.
Поэтому будущим врачам-рентгенологам и рентгенолаборантам важно уметь оценивать качество снимков и понимать, какие дефекты могут исказить клиническую картину.
Разработанный в ПГУ тренажер позволяет изучать типичные дефекты и осваивать количественные критерии оценки качества изображений. Система наглядно показывает связь между видимыми искажениями и их физическими причинами.
Тренажер построен по модульному принципу и включает три связанных компонента: базу данных, подсистему расчета метрик и подсистему обучения и тестирования. В базе хранятся рентгеновские снимки, показатели качества и сопутствующая информация.
Подсистема расчета метрик оценивает качество изображений объективными методами. Она загружает снимки, вычисляет количественные показатели, строит графики, сравнивает изображения с эталонами и формирует отчеты.
Профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ, доктор технических наук Леонид Кривоногов пояснил, что система оценивает отношение полезного сигнала к шуму, анализирует градиенты изображения, разницу между максимальной и минимальной яркостью и другие параметры.
Все показатели рассчитываются напрямую по пиксельным данным с использованием строгих математических формул. По словам разработчика, это обеспечивает воспроизводимость и объективность результатов.
Подсистема обучения и тестирования создает учебные задания. Для этого обучающимся показывают искаженные версии эталонных снимков.
Работа с тренажером организована через веб-интерфейс. Система выполнена в виде веб-приложения, поэтому для использования нужны браузер и доступ к интернету.
Принцип работы начинается с загрузки рентгеновских изображений в базу данных врачом-рентгенологом. После этого подсистема автоматически рассчитывает набор метрик для каждого снимка и сохраняет результаты, связывая их с конкретным файлом.
Эксперт выбирает изображения с лучшими показателями и отмечает их как эталонные. Затем подсистема обучения создает их искаженные копии, имитируя реальные дефекты: низкий контраст, шум, размытие и артефакты.
Для таких копий также рассчитываются метрики. Студенты получают задания через веб-интерфейс и могут одновременно видеть эталонный и искаженный снимки. Система сразу дает обратную связь, помогая сопоставить визуальные признаки с численными показателями.
Все ответы обучающихся сохраняются в базе данных. Преподаватели могут выгружать подробные отчеты, а студенты видят итоговые баллы и разбор каждого задания, включая верные и ошибочные ответы.
Такой подход помогает выявлять типичные ошибки и корректировать учебную программу. По словам разработчиков, это должно укрепить навыки визуального распознавания дефектов и понимание причин их появления.
На базе Медицинского института ПГУ с помощью тренажера оценили 200 тестовых случаев. Для проверки использовали пять эталонных изображений грудной клетки, конечностей и брюшной полости.
Для каждого из четырех типов дефектов было создано по десять искаженных копий. Разработчики сообщили, что система правильно классифицировала тип дефекта во всех случаях благодаря подобранным пороговым значениям метрик.
Кривоногов отметил, что студенты и ординаторы смогут увидеть, как на снимке проявляются неправильный выбор параметров экспозиции, движение пациента или искажения постобработки.
Среди преимуществ тренажера также называют возможность отключать подсказки и автоматически подсчитывать баллы. Это позволит преподавателям объективнее оценивать подготовку студентов и определять темы, которые вызывают наибольшие трудности.
Студенты Медицинского института Пензенского государственного университета уже начали обучение с использованием нового интерактивного тренажера.
