Специалисты ДЗМ и МГУ разработали автоматический метод контроля медицинских томографов

09.12.2022
10:48
Московские специалисты разработали нейросеть для диагностики МРТ-аппаратов. Автоматический контроль качества изображений поможет снизить длительность простоя оборудования и стоимость ремонта.

Специалисты Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы (ДЗМ) совместно с математиками МГУ им. М.В. Ломоносова разработали метод контроля качества медицинских томографов, позволяющий выявлять неисправности аппаратов МРТ в автоматическом режиме. Результаты работы были представлены на международной научной конференции IEEE 35th International Symposium on Computer Based Medical Systems и опубликованы в сборнике докладов мероприятия, сообщили 9 декабря разработчики.

Ожидается, что новый метод позволит быстрее выявлять требующие дополнительного внимания технических специалистов томографы, что снизит длительность простоя и стоимость ремонта аппаратов.

Для настройки нейросетевой модели собирается выборка изображений МРТ с различных аппаратов, для которых точно известен результат контроля качества — исправен аппарат или нет. Алгоритм обучается различать изображения с исправных и неисправных аппаратов.

Системе еще требуется дообучение и тестирование, но экспериментальная оценка показала превосходство разработанной методики над аналогами по точности и свидетельствует о целесообразности ее внедрения, сообщил директор Центра диагностики и телемедицины ДЗМ, главный специалист Москвы по лучевой и инструментальной диагностике Юрий Васильев.

Подобная технология экономит время рентгенолаборанта, которому необходимо вручную проводить оценку качества работы аппаратов. Кроме того, гарантируется регулярность контроля, отметила доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий ВМК МГУ Ольга Сенюкова.

По ее словам, автоматический контроль качества изображений может проводиться в формате 24/7. Анализ одного трехмерного изображения занимает меньше секунды, поэтому после проведения исследования система сразу отметит «подозрительные» изображения. Далее персонал сможет проанализировать полученную информацию и при необходимости вызвать техническую бригаду для ремонта или замены оборудования.

Присоединяйтесь!

Самые важные новости сферы здравоохранения теперь и в нашем Telegram-канале @medpharm.

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.