Новосибирские ученые разрабатывают метод поиска скрытых патологий лёгких на рентгеновских снимках

1 минута
Компьютерная программа поможет находить на рентгенограммах небольшие изменения в тканях, которые сложно заметить при обычном просмотре снимка
Новосибирские ученые разрабатывают метод поиска скрытых патологий лёгких на рентгеновских снимках

Учёные Новосибирского государственного технического университета НЭТИ разрабатывают метод компьютерного анализа рентгеновских снимков лёгких. Он позволит выявлять участки, которые отличаются от здоровой ткани, даже если изменения на изображении выражены слабо. В перспективе разработка поможет специалистам быстрее находить возможные признаки заболеваний. Об этом сообщили в пресс-службе университета.

Как объяснил профессор кафедры систем сбора и обработки данных НГТУ НЭТИ, доктор технических наук Алексей Лихачёв, обнаружить небольшие патологические очаги на рентгене бывает непросто. Они могут почти не отличаться от окружающей ткани, а тени от рёбер и других органов способны частично скрывать изменения.

Чтобы найти такие участки, исследователи разработали способ анализа отдельных фрагментов снимка. Компьютерная программа оценивает, насколько равномерно распределены оттенки серого в каждой области, насколько сильно они различаются и есть ли среди них необычные отклонения. Если структура участка заметно отличается от окружающей лёгочной ткани, программа может выделить его для дальнейшего изучения.

В основе метода лежат три показателя. Среднее значение характеризует общий уровень плотности изображения, дисперсия показывает, насколько сильно различаются оттенки внутри выбранной области, а коэффициент асимметрии помогает обнаружить нетипичное распределение этих значений. В совокупности они позволяют находить небольшие изменения структуры ткани.

Учёные уже проверили метод на рентгеновских снимках с патологиями. По данным университета, результаты показали, что такой анализ можно применять для поиска подозрительных участков. Среди преимуществ разработки – высокая скорость обработки и возможность изучать большие массивы снимков.

Следующий шаг – расширить количество исследованных изображений и создать программу с удобным интерфейсом для медицинских учреждений. Она должна стать дополнительным инструментом для врачей при анализе рентгенограмм, в том числе во время диспансеризации.

Фото: магнифик

 


👍 0
👎 0
☺️ 0
😲 0
😔 0
😡 0

Раздел не найден.