ПЕНЗА, 9 сентября. /ТАСС/. Ученые Пензенского государственного университета разработали интерактивный тренажер для обучения распознаванию дефектов на рентгеновских снимках. Он поможет студентам и ординаторам медицинских вузов точнее выявлять патологии, сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. Об этом сообщает портал ТАСС.
Качество снимка напрямую влияет на своевременность диагностики. Идеальные изображения получаются не всегда: сказываются состояние оборудования, параметры экспозиции, доза облучения, уровень квантового шума и другие факторы. Поэтому так важны квалифицированные рентгенолаборанты и врачи-рентгенологи, которые способны оценить качество снимка и понять, какие дефекты могут исказить клиническую картину.
Тренажер позволяет будущим медикам изучать типичные дефекты и осваивать объективные количественные критерии оценки изображений, связывая визуальные искажения с их физическими причинами. Система построена по модульному принципу: база данных, подсистема расчета метрик и подсистема обучения и тестирования. В базе хранятся рентгеновские снимки, метрики и сопутствующая информация. Подсистема метрик загружает кадры, вычисляет показатели, строит графики, сравнивает с эталонами и формирует отчеты.
Профессор кафедры "Медицинская кибернетика и информатика" ПГУ Леонид Кривоногов, один из разработчиков, пояснил: подсистема оценивает отношение сигнала к шуму, анализирует градиенты, разность яркости и прочее. Все показатели считаются по пиксельным данным, что гарантирует объективность.
Работа проходит через веб-интерфейс: нужен лишь браузер и интернет. Врач-эксперт загружает снимки, подсистема метрик автоматически считает показатели и привязывает их к файлу. Затем специалист отмечает лучшие кадры, они становятся эталонами. Система генерирует искаженные копии, имитирующие низкий контраст, шум, размытие и артефакты. Обучающиеся видят параллельно эталон и искажение, получают мгновенную обратную связь.
Все результаты сохраняются: педагог может выгружать отчеты, а студент видит баллы и разбор ошибок. На базе Медицинского института ПГУ уже протестировали тренажер на 200 тестовых случаях: из пяти эталонов (грудная клетка, конечности, брюшная полость) создали по десять искаженных копий для каждого из четырех типов дефектов. Система корректно определила тип дефекта в 100% случаев.
Студенты и ординаторы теперь могут наглядно увидеть, как неправильные параметры съемки или движение пациента проявляются на снимках. Отключение подсказок и автоматический подсчет баллов позволят преподавателю объективно судить об уровне подготовки.