Внедрение высокотехнологичных инноваций на основе компьютерного зрения совершит настоящий прорыв в ранней диагностике заболеваний, позволит максимально точно обрабатывать медицинские изображения (снимки УЗИ, рентгеновские снимки и т.п.) и усовершенствует принятие медицинских решений

Конспект статьи

По оценкам аналитического центра TAdviser, объём рынка компьютерного зрения в России в 2018 году составил около 8 млрд руб., а к концу 2023 года может вырасти до 38 млрд руб. Это говорит о том, что компьютерное зрение перешло рубеж сомнений в эффективности его внедрения и продолжит свое активное развитие.

«Компьютерное зрение», «Искусственный интеллект», «Нейронные сети» — вот уже несколько лет эти темы находятся в тренде и активно обсуждаются в СМИ. Регулярно мы слышим о том, что новый стартап по распознаванию лиц получил поддержку инвестора, крупная ИТ-компания решила вложить деньги в направление, связанное с внедрением искусственного интеллекта, торговая сеть применяет компьютерное зрение для ликвидации очередей у касс и т.п.

Современный человек привык к этим понятиям и хотя бы в общих чертах представляет, о чем идет речь. Многие шагнули навстречу новым технологиям и используют те или иные достижения в области КЗ и ИИ в быту и на работе. Неудивительно, ведь в последние годы, как в мире, так и в России отрасль сделала огромный шаг вперед. В видеонаблюдении, управлении беспилотными транспортными средствами, дефектоскопии на линиях производства и сборки компьютерное зрение уже совершило настоящий технологический прорыв.

Однако перечисленными достижениями возможности новых технологий не ограничиваются. Эксперты по КЗ уверены, что аналогичный прорыв ожидает медицину, логистику, природоохрану и многие другие отрасли. Но, как известно, ожидание и реальность не всегда совпадают. Поэтому интересно узнать о том, какие реальные результаты уже достигнуты в «ожидающих прорыва» отраслях и какой путь проходят российские разработчики в процессе реализации технологических решений, не имеющих аналогов.

Внедрение высокотехнологичных инноваций на основе компьютерного зрения совершит настоящий прорыв в ранней диагностике заболеваний, позволит максимально точно обрабатывать медицинские изображения (снимки УЗИ, рентгеновские снимки и т.п.) и усовершенствует принятие медицинских решений.

Системы с машинным обучением на базе изображений компьютерного зрения смогут помочь с постановкой верного диагноза, так как врач не всегда может заметить мелкие нюансы на снимках. Но от компьютера не ускользнет ни одна деталь, также нейронные сети с глубоким обучением способны делать экспертные предсказания на основе анализа снимков с высокой степенью надежности. Кроме того, изображение может быть сравнено с тысячами подобных снимков в базе данных медицинской системы, а результат сравнения будет использован врачом для более точной постановки диагноза.

Распознавание положения сердечных клапанов
Одним из ключевых и социально-ориентированных проектов, реализацией которого заняты специалисты компании «Системы компьютерного зрения» («СКЗ» — российский разработчик решений в области компьютерного зрения), является разработка системы по распознаванию положения клапанов сердца. Заказчиком является израильская компания, специализирующаяся на создании программного обеспечения для обработки медицинских изображений. Создаваемое аналитическое ПО позволит точно определять позиции сердечных клапанов пациентов на снимках УЗИ.

Система станет надежным инструментом диагностики, благодаря элементу экспертного предсказания, помогающему врачу в его работе. Даже в случае низкого качества полученных снимков, где клапаны сердца не всегда хорошо и отчетливо видны, классификатор, разработанный компанией «Системы компьютерного зрения», с высокой точностью определит их расположение. Для решения поставленной задачи применен метод семантической сегментации, так как данный метод учитывает не только пространственную, но и контекстную информацию, получаемую со снимка.

В качестве базовой модели в ходе экспериментов была выбрана архитектура нейронной сети Unet, хорошо зарекомендовавшая себя в решении задач по обработке биомедицинских изображений. В ходе работы над проектом архитектура сети была модифицирована для достижения наилучших результатов. На данной стадии проекта точность получаемых результатов превышает 95%. Компания-заказчик планирует установить разработанное ПО на существующие аппараты УЗИ.

***

Мы прикоснулись лишь к вершине айсберга и полностью не можем осознать потенциал, сокрытый в технологиях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Ученые и разработчики «СКЗ» настоящие фанаты своего дела. Они гордятся своими проектами, начинающимися от разработки алгоритмов с нуля до сборки макетов и полевых тестов.

«Мы верим, что наши решения позволяют улучшать качество жизни, оптимизируют процессы предприятий и изменяют мир к лучшему! — говорит совладелец компании Владимир Уфнаровский.»

Поделиться

Источник